linux下无cuda怎么pip安装pytorch

linux下安装caffe（无cuda）以及python接口

caffe（8）

主要过程稍微记录一下：

1.安装BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

2.安装依赖项

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler liblmdb-dev

3.安装glog

这个要FQ，我放在我的百度云上了。

tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz

cd glog-0.3.3

./configure

make

sudo make install

4.安装gflags

wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip

unzip master.zip

cd gflags-master

mkdir build &&cd build

export CXXFLAGS="-fPIC" &&cmake .. &&make VERBOSE=1

make

sudo make install

这一步需要cmake，如果没有安装可以用 sudo apt-get install cmake 安装。

5.安装lmdb

git clone https://gitorious.org/mdb/mdb.git

cd mdb/libraries/liblmdb

make

sudo make install

如果没有安装Git，也要用 sudo apt-get install git 来安装。

注：如果可以FQ，只用下面一句就可以安装gflags,glog和lmdb了，省了3,4,5这三步。

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

6.下载Caffe

git clone git://github.com/BVLC/caffe.git

7.安装Caffe

cd caffe

cp Makefile.config.example Makefile.config

因为这里没有gpu，所以需要设置Makefile.config文件中的CPU_ONLY:= 1，把这句的注释去掉就可以了。

然后编译

make all

make test

make runtest

安装好以后我们就可以试着在mnist上跑一下lenet了。

1.首先获取mnist数据

cd caffe

./data/mnist/get_mnist.sh

2.然后创建lenet

./examples/mnist/create_mnist.sh

注意一定要在caffe的根目录下运行以下命令，否则会报“ build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found”的错误，参见这里。

3.训练cnn

没有gpu的话要记得把caffe/examples/mnist/lenet_solver.prototxt中的solver_mode设置成solver_mode: CPU。然后在根目录下执行：

./examples/mnist/train_lenet.sh

准确率可以达到0.9912

因为caffe的tutorial上有很大一部分是Python的，所以后来又安装了一下python的接口。

1.首先安装python

2.安装pip

sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential

3.运行以下代码安装必要的依赖项：

sudo pip install -r ./python/requirements.txt

4.这里我运行了make clean以及其他编译的caffe的命令，重新编译了一次caffe，但我不确定是不是必须的。

5.在caffe的根目录下运行：

make pycaffe

这里遇到了一个问题：

virtual memory exhausted: Cannot allocate memory

make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1

按照这里的方法增加Linux虚拟机的内存就可以解决了。

6.把caffe/python的路径加到python路径中：

运行python进入python shell，然后运行下列命令：

import sys

sys.path.append("path/to/caffe/python/")

exit()

7. 这时候再次进入python shell，运行import caffe就没有报错了。

这次是想要安装requests模块，如果在windows系统中，直接找到cmd输入pip install requests就好了。但是，在deepin中这样却是不行的因为原本没有pip这个东西，所以要先安装pip。

首先用正常的安装命令：sudo apt-get install python-pip(如果想要安装pip3的话就是python3-pip),之后等待pip安装完成。这个时候再使用pip install requests就行了

Python 2.7.9 及后续版本, Python 3.4 及后续版本已经默认安装了pip，所以推荐使用最新版本的Python（Python2或者Python3）就不需要再安装pip了。

至于pip的使用，主要有如下步骤:

打开命令行窗口

找到pip安装路径。

Python2/Python3安装路径是相同的，都在x:\Python xx\Scripts路径下

拖动pip主应用程序到命令行窗口

输入“install + 模块/包名”，注意中间要有空格。然后回车。窗口中会显示下载信息。

耐心等待安装完成。安装完成后，我们在Python交互窗口导入包，如果不报错，那么说明安装成功，如果报错，那么说明还需要安装其它的依赖包，需要去对应安装包的官网查看文档说明

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