Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.0 編譯安裝

　　花費近一週的時間，總算是把Caffe成功編譯安裝在Ubuntu15.04的伺服器主機上面了... 因故在此紀錄下整個安裝過程的筆記！
然而時間過太久，較前面的步驟遇到的問題已記不得了，在照著流程走的過程中遇到沒提到的問題再自行Google解決吧。

整個流程大致上是按照以下二篇參考教學的指示：
Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.0 新手安裝配置指南
caffe+cuda7.0+opencv3.0.0+mkl ubuntu14.04配置

接著紀錄下我的安裝過程。

Image Features 轉換為 HTK File Format

　　鑑於最近研究用HMM進行手勢影像辨識，接觸了HTK Toolkit。該工具原是主要用於Speech Recognition，但只要將影像特徵轉換為適合的 File Format 則亦可進行 HMM 的訓練及使用。

參考文獻

• Hidden Markov Model Toolkit (HTK)
• htkconvert - LIACS

要轉換的 feature vectors 基本上以如下格式儲存:

135
1 0.0328217 0.0100089 0.000778311 0 4.92805e-005 5.75842e-007 1 0.0777054 0.129443 0.0319161 0.0646412 0.0244341 0.0152372 0.00485908 0.0127946 0.0031298 0.00783502 0.0125285 0.00126586 0.0105069 0.00283716 0.00630043 0.0025311 0.00454009 0.00269783 0.00262739 0.00419814 0.00102193 0.00319554 0.00344698 0.00145266 0.00241564 0.00231722 0.00144811 0.000919769 0.00106583 0.00170757 0.00113995 0.00193437 0.00134729 0.000975564 0.00163894 0.00160577 0.0010904 0.000848026 0.00160142 0.00176397 0.00176891 0.00204451 0.000736588 0.000142591 0.000819708 0.000699803 0.000852419 0.000318257 0.0004559 0.00084382 0.00070141 0.000193684 0.000341556 0.00121724 0.00114435 0.000771485 0.00137698 0.00106348 0.001131 0.00066602 0.00113994 0.000994646 0.000689515 0.000134377 0.000611667 0.000816581 7.27596e-012 0.000455511 0.000862932 0.000542742 0.000790653 0.00015376 0.000667005 0.00185994 0.00118799 0.00195221 0.00048036 0.00203206 0.0017036 0.00115241 0.00159665 0.000456289 0.00245261 0.00115743 0.00212574 0.000759982 0.00161923 0.000970768 0.000446351 0.0025218 0.000559381 0.00170117 0.00145245 0.00123497 0.00162679 0.0014485 0.00113292 0.00180706 0.00172861 0.00261046 0.000791285 0.00385214 0.00245815 0.0020356 0.00148777 0.00122579 0.00334875 0.00294233 0.00460947 0.0024289 0.00304412 0.00934439 0.00441411 0.00604666 0.00464733 0.010632 0.0119068 0.0184638 0.0183619 0.0177572 0.0191143 0.027884 0.0404363 0.0691513 0.0750528 0.167004 0.469292 
...

每行代表一個 feature vector ，檔頭的 135 表示每個 feature vector 的維度為 135 。

轉換的 code 是基於 LIACS 的 code 做一點修改，使之能處理小數的特徵值，並可將數張影像的 feature vectors 一次轉換為 HTK Format 。
以下只呈現修改過的部份:

float reverse_float( const float inFloat )
{
   float retVal;
   char *floatToConvert = ( char* ) & inFloat;
   char *returnFloat = ( char* ) & retVal;

   // swap the bytes into a temporary buffer
   returnFloat[0] = floatToConvert[3];
   returnFloat[1] = floatToConvert[2];
   returnFloat[2] = floatToConvert[1];
   returnFloat[3] = floatToConvert[0];

   return retVal;
}

int main(int argc, char* argv[])
{
 ...

  int number, frames = 61;
  int i, j; float x;

  ...

  /* Write the binary HTK header file */
  HTK_WriteHeader(out,(unsigned int) number, (unsigned int) 1, (short) number * sizeof(float), (short) HTK_USER);

  for (j = 0; j < frames; ++j) {
   /* Write the data samples with 2 bytes per sample */
   for (i=0; i<number; i++)
   {
    fscanf(in, "%f", &x);

    printf("%d: %f\n",i,x);

    //x = byte_swap_short(x);
    x = reverse_float(x);
    fwrite(&(x),sizeof(float),1,out);
   }
  }
  fclose(out);
  fclose(in);

  /* Test the HTK I/O */
  //HTK_test(argv[2]);
 }
 return 0;
}

frames 表示欲轉換的 feature vectors 數量(即影片 frame 數)；
HTK_WriteHeader 的參數 3 為 feature vector 維度 * sizeof(float)，參數 4 為HTK_USER 表示自訂特徵類型；
變數 x type 改為 float ，方可接受小數特徵值。

欲驗證輸出的 HTK File Format 是否正確，可使用 HTK Tools 裡的 HList:

• hlist -h filename > log.txt

編譯Matlab Deep Learning Tool: MatConvNet

Requirement

• Matlab 2014a (or above)
• Any C/C++ Compiler (recommand Visual Studio 201x)

使用Matlab 2014a以上是因為2014以下的版本會造成以下編譯錯誤:

Usage:
MEX [option1 ... optionN] sourcefile1 [... sourcefileN]
[objectfile1 ... objectfileN] [libraryfile1 ... libraryfileN]

Use the -help option for more information, or consult the MATLAB API Guide. 

D:\TOOLS\MATLAB\R2013A\BIN\MEX.PL: Error: Unrecognized switch: -cxx.

Error using mex (line 206)
Unable to complete successfully.

Error in vl_compilenn>mex_link (line 323)
mex(mopts{:}) ;

Error in vl_compilenn (line 287)
mex_link(opts, ...

"It seems that the '-cxx' argument was introduces in mex in Matlab R2014, so that's why it ended up with error..." by lenck: error in compiling GPU version with windows 7 + matlab 2013b #35

Installation & Testing
Installing and compiling the library
Quick start
基本上CPU版照做就可以了，GPU可能還有點問題。

p.s. 安裝過程檔案路徑最好不要有中文，不然出錯你找一輩子都找不到原因...