しかし

环境配置

• Python 3.3+ or Python 2.7
• macOS or Linux
• Windows并不是我们官方支持的，但也许也能用

在Windows上安装

虽然本项目官方并不支持Windows，但一些大神们摸索出了在Windows上运行本项目的方法：

• @masoudr写的教程：如何在Win10系统上安装 dlib库和 face_recognition项目

使用Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在这个镜像中

• 如何使用Adam Geitgey大神提供的Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在镜像中（需要电脑中安装VMWare Player 或者 VirtualBox）

古いMacまたはWindowsマシンを持って、最新版OSに対応してない、重くで使い物にならない、または最新版のgcc, VS Codeなどのツールが動作しない場合、Linuxをインストールして、多くのタスクが軽快に実行できるようになるだろう。

1. MacまたはWindowsマシン（古いでもx86 CPUと512MB以上のRAMならOK）。
2. 容量16G 以上のUSBメモリ(USB 3.0対応が望ましい)一個。
   （PCのSDカードスロットがあり、16G 以上のSD Cardでも可）

$ sudo su
# . <( wget -O - https://code.headmelted.com/installers/apt.sh )
# exit

ソースコードコンパイル

C言語プログラムのファイル名を「hello.c」というファイルを作成します。ファイルの中身は「Hello, World!」という文字列を出力するプログラムです。

hello.cをコンパイルします。

$ gcc hello.c 

エラーが表示されなければ、OKです。

プログラムの実行

実行します。

$ ./a.out 
Hello, World

無事に実行できましたね。

画面コピーをとる

$ scort -sb

pyenvの環境構築

pyenvは、複数のPythonのバージョンを管理できるコマンドラインツール、特定バージョンしか正しく動かないて、環境構築に苦労することは、コレて解決！

まず必要なパッケージをインストールする必要。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y git build-essential libssl-dev language-pack-id

pyenvのレポジトリから、ホームディレクトリ下の.pyenvディレクトリにクローン。

$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv

こうすることで、$HOME/.pyenvにレポジトリがクローンされる。

では、次にpyenvに必要な環境変数を設定していきましょう。今後もシェルの起動時に環境変数が設定されるように~/.bash_profileや~/.bashrc ^* などのシェルの設定ファイルに以下のコマンドで変数定義のコードを追加。

$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc

_{^{* シェルの環境がbashではなく、zshであれば~/.zshrcなど環境に合わせて設定ファイルが違うので注意しましょう。}}

設定ファイルを再読込するためにも、シェルを再起動。

$ exec $SHELL

関連記事

• http://ups.edu2web.com/2018/10/18/caffe1-install/
• http://ups.edu2web.com/2018/10/20/tensorflow1-install/

画像認識に定評のあるライブラリ・Caffeを使ってみたくなり、caffeを導入してみる。

Caffeとは

CAFFE（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）は、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたディープラーニングのフレームワークである。オープンソースのソフトウェアであり、BSDライセンスの元に公開されている[4]。ソースコードはC++で書かれており、Pythonインターフェイスが存在する[5]。

2017年4月、FacebookはCaffe2を発表した[11]。Caffe2には回帰型ニューラルネットワークなどの新機能が含まれている。2018年3月、Caffe2はPyTorchにマージされた[12]。

(wikipedia)

Caffe導入

Macでのcaffe導入は難しく挫折したので、UbuntuでCaffeを導入。Ubuntuの最新版18.04実機でも挫折した。チュートリアルによくある16.04を探しで導入してみることになる。

クラウドサーバなら、気軽にいろいろバージョンのOSを試せるので、この機にAlibaba Cloudを試す。

Caffeのインストールその１

まず「参考１」を見ながら、インストール

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler git

gitからCaffeのソースをダウンロードします。

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

いきなりmake

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/bin/pip", line 9, in <module>
    from pip import main
ImportError: cannot import name main

“can’t find hdf5.h”などと言われた場合は、

まずlibhdf5-devをapt-getしたか確認しましょう。

インストールされているのにエラーを吐く場合は、

Makefile.configのINCLUDE_DIRSを修正します。

caffe/Makefile.config

#INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

——————————–

“/usr/bin/ld: -hdf5_hl が見つかりません”と言われたときは、

/usr/lib/x86_64-linux-gnuの中にシンボリックリンクを貼ります。

/usr/lib/x86_64-linux-gnu

$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu

$ sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so

$ sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so

RunTest

参考

1. https://qiita.com/toujika/items/1787a4b83826261c88ec — Caffeをインストールしてサンプルを動かすまで
2. https://qiita.com/yoyoyo_/items/ed723a6e81c1f4046241 — Caffeをインストールしたった
3. http://icchy.hatenablog.jp/entry/2018/04/17/064443 — pip install –upgrade pip (10.0.0) 後の奇妙な挙動について

My article, for the selection of “Socialized ubiquitous personal study: Toward an individualized information portal“ as anotable paper in computing in 2012.

For detail, Check out it

• http://librarians.acm.org/2012-best-reviews-notable-books-and-articles-computer-science
• Notable Paper in Computing in 2012