linux miny下自带python3如何配置 pip命令？

没搞懂配置什么……那我就贴一个换镜像源的方法吧

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修改 ~/.pip/pip.conf 文件，加入以下内容：

[global]

index-url =

上面是清华源的地址，也可以用下面的源代替：

阿里云

中国科学技术大学

豆瓣

换完之后下载速度会提升很多

顺便补一个pip安装的语法：pip install [SomePackage]

[SomePackage]用你要安装的库代替

希望可以帮到你

linux找不到pip命令

下载pip的压缩包：pip-1.5.4.tar.gz

进行解压：

tar -zxvf 文件名

解压成功后进入该文件夹

执行python setup.py install

测试pip命令是否可用。《Linux就该这么学》

pip命令安装完成

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

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

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。

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