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    3768questions

    Linuxは、Unixをベースにして開発されたオペレーティングシステムです。日本では「リナックス」と呼ばれています。 主にWebサーバやDNSサーバ、イントラネットなどのサーバ用OSとして利用されています。 上位500のスーパーコンピュータの90%以上はLinuxを使用しています。 携帯端末用のプラットフォームAndroidは、Linuxカーネル上に構築されています。

macOSで make pycaffe を実行する

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konojunya

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 macOSでCaffeの導入

DeepLearningフレームワークCaffeをCPU modeでMacにインストールする方法

という記事を見ながら、macにCaffeのインストールをしました。

が、 pycaffe のビルドだけできません。

error

このようなエラーがでてきます。

僕の環境としては、
python

Python3.5.2でAnacondaを使っています。
このAnacondaはAnaconda-Navigatorというもので導入しました。

なので、 ~/.pyenv/versions/ のなかに anaconda はいません。

anaconda はホーム直下に存在します。

$ ls
Applications/
Desktop/
Library/
Pictures/
anaconda/
Documents/
Movies/
Public/
Downloads/
Music/

このようになっています。

このホームで caffe をもってきて

$ ls
Applications/
Desktop/
Library/
Pictures/
anaconda/
caffe/
Documents/
Movies/
Public/
Downloads/
Music/

となっています。

caffeのMakefileは

# BLAS configuration (default = ATLAS)
BLAS ?= atlas
ifeq ($(BLAS), mkl)
    # MKL
    LIBRARIES += mkl_rt
    COMMON_FLAGS += -DUSE_MKL
    MKLROOT ?= /opt/intel/mkl
    BLAS_INCLUDE ?= $(MKLROOT)/include
    BLAS_LIB ?= $(MKLROOT)/lib $(MKLROOT)/lib/intel64
else ifeq ($(BLAS), open)
    # OpenBLAS
    LIBRARIES += openblas
else
    # ATLAS
    ifeq ($(LINUX), 1)
        ifeq ($(BLAS), atlas)
            # Linux simply has cblas and atlas
            LIBRARIES += cblas atlas
        endif
    else ifeq ($(OSX), 1)
        # OS X packages atlas as the vecLib framework
        LIBRARIES += cblas
        # 10.10 has accelerate while 10.9 has veclib
        XCODE_CLT_VER := $(shell pkgutil --pkg-info=com.apple.pkg.CLTools_Executables | grep 'version' | sed 's/[^0-9]*\([0-9]\).*/\1/')
        XCODE_CLT_GEQ_7 := $(shell [ $(XCODE_CLT_VER) -gt 6 ] && echo 1)
        XCODE_CLT_GEQ_6 := $(shell [ $(XCODE_CLT_VER) -gt 5 ] && echo 1)
        ifeq ($(XCODE_CLT_GEQ_7), 1)
            BLAS_INCLUDE ?= /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/$(shell ls /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/ | sort | tail -1)/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/Headers
        else ifeq ($(XCODE_CLT_GEQ_6), 1)
            BLAS_INCLUDE ?= /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/Current/Frameworks/vecLib.framework/Headers/
            LDFLAGS += -framework Accelerate
        else
            BLAS_INCLUDE ?= /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/MacOSX10.12.sdk/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/Headers
            LDFLAGS += -framework vecLib
        endif
    endif
endif
INCLUDE_DIRS += $(BLAS_INCLUDE)
LIBRARY_DIRS += $(BLAS_LIB)

LIBRARY_DIRS += $(LIB_BUILD_DIR)

このようになっていて、

Makefile.configは

## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
# Contributions simplifying and improving our build system are welcome!

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
# USE_CUDNN := 1

# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
CPU_ONLY := 1

# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
# USE_OPENCV := 0
# USE_LEVELDB := 0
# USE_LMDB := 0

# uncomment to allow MDB_NOLOCK when reading LMDB files (only if necessary)
#    You should not set this flag if you will be reading LMDBs with any
#    possibility of simultaneous read and write
# ALLOW_LMDB_NOLOCK := 1

# Uncomment if you're using OpenCV 3
# OPENCV_VERSION := 3

# To customize your choice of compiler, uncomment and set the following.
# N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX is clang++
# CUSTOM_CXX := g++
CUSTOM_CXX := clang++

# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
# On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via
# "sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit" then use this instead:
# CUDA_DIR := /usr

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
        -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
        -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
        -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
        -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
        -gencode arch=compute_50,code=compute_50

# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := atlas
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas
# BLAS_LIB := /path/to/your/blas

# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path
# BLAS_INCLUDE := $(shell brew --prefix openblas)/include
# BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib

# This is required only if you will compile the matlab interface.
# MATLAB directory should contain the mex binary in /bin.
# MATLAB_DIR := /usr/local
# MATLAB_DIR := /Applications/MATLAB_R2012b.app

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
        /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location, sometimes it's in root.
ANACONDA_HOME := ~/anaconda
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
        $(ANACONDA_HOME)/include/python3.5m \
        $(ANACONDA_HOME)/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include

# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
# PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
#                 /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
# PYTHON_LIB := /usr/lib
PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib

# Homebrew installs numpy in a non standard path (keg only)
# PYTHON_INCLUDE += $(dir $(shell python -c 'import numpy.core; print(numpy.core.__file__)'))/include
PYTHON_LIB += $(shell brew --prefix numpy)/lib

# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
# WITH_PYTHON_LAYER := 1

# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

# If Homebrew is installed at a non standard location (for example your home directory) and you use it for general dependencies
# INCLUDE_DIRS += $(shell brew --prefix)/include
# LIBRARY_DIRS += $(shell brew --prefix)/lib

# NCCL acceleration switch (uncomment to build with NCCL)
# https://github.com/NVIDIA/nccl (last tested version: v1.2.3-1+cuda8.0)
# USE_NCCL := 1

# Uncomment to use `pkg-config` to specify OpenCV library paths.
# (Usually not necessary -- OpenCV libraries are normally installed in one of the above $LIBRARY_DIRS.)
# USE_PKG_CONFIG := 1

# N.B. both build and distribute dirs are cleared on `make clean`
BUILD_DIR := build
DISTRIBUTE_DIR := distribute

# Uncomment for debugging. Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171
# DEBUG := 1

# The ID of the GPU that 'make runtest' will use to run unit tests.
TEST_GPUID := 0

# enable pretty build (comment to see full commands)
Q ?= @

こうなっています。

Python.h がないよってエラーが出たときは、 Makefile の BLAS_INCLUDE を /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/MacOSX10.12.sdk/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/Headers とすることでなおりました。

パスが違うからないよと怒られてると思うのですが、修正すべき点がわかりません。

なお環境変数は

export PYTHONPATH=/Users/kounojunya/anaconda/bin/python
export PYTHONPATH=/Users/kounojunya/caffe/python:$PYTHONPATH

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公式サイトの「Installation Instruction」の説明を読んで、もう一度最初からやってみて下さい。その上で、わからないことがあれば、ご質問に追記していただけますか。

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