在 win 7 下安装 Ubuntu 14.04 双系统

一． 准备：

1. Ubuntu 14.04 系统镜像。

2. Easybcd 。

3. 在电脑上空出一个磁盘， 用来安装 Ubuntu。

二． 步骤：

1. 首先安装 easybcd， 用它来创建 Ubuntu 系统的引导项。

2. 选择“添加新条目”，然后选择“ NeoGrub”，点击 安装->配置。

3. 然后点击配置，将 menu.lst 文件的内容替换成一下文本：

主要修改系统盘所在的磁盘区号，和系统镜像文件的真实名字。

4. 将系统镜像文件拷贝到 C 盘根目录，将其解压文件中 casper 文件夹里的 initrd.lz 和

vmlinuz.efi 文件也拷贝到 C 盘根目录下。

然后就重启电脑， 进入一个小系统。

Ctrl+alt+t 打开终端，输入 ： sudo umount –l /isodevice

点击桌面上的安装文件，开始安装。。。

安装类型选择其他选项。

接下来设置分区：

1. 将显示空闲的磁盘进行分区， 一般情况下划分四个。

2. Swap（ 交换空间），选择逻辑分区，一般是电脑内存的两倍。

3. / (根目录) ， 选择主分区 。大小随意。

4. /home ， 选择主分区 ， 限制访问。 大小随意。

5. /boot， 选择主分区， 里面包含操作系统内核和启动系统所需文件，大小最少 200M。

之后正常安装就行。完成安装后选择重启。

注意： 进入 win7 后可以讲 C 盘下面的安装文件删除，这样可以节省空间。

参考：

http://jingyan.baidu.com/article/e4d08ffdace06e0fd2f60d39.html

安装完成后， 可能系统还不能顺畅使用，需要解决一些小问题。 比如输入法，不能登录，

显示文字不连续等。 这些问题可以通过百度一一解决。

2016.3.27

安装 caffe

之前尝试了好多方法，最终成功安装了 caffe，但只能在 cpu 模式下运行。 而且，因为对 Linux

系统不熟悉，所以对于安装时遇到的问题解决起来也挺费劲。所以，要想提高效率，找对方

法很重要。

（ 但是，弯路也有好处，有好多问题，出现了才会去解决，所以，对后来使用也有帮助）。

后来找到了这个，有人专门写的安装脚本。）

将命令集成，用起来很方便。 自己也可以试试！

https://github.com/zeakey/caffe-auto-install

里面会遇到各种问题，但通过搜索，一般都能轻松解决。因为有前辈已经遇到过各种问题了.

复制： cp –r 原来的文件 目标路径

删除： rm –rf 要删除的目标文件

Sudo reboot 重启

Ctrl+alt+f1 进入 tty,先输入用户名然后回车，再输入密码然后回车。

ctrl+alt+f7 退出 tty。

安装 python 接口：

一、安装 python 和 pip

一般 linux 系统都自带 python，所以不需要安装。如果没有的，安装起来也非常方

便。安装完成后，可用 version 查看版本

# python --version

pip 是专门用于安装 python 各种依赖库的，所以我们这里安装一下 pip1.5.6

先用链接下载安装包 https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-1.5.6.tar.gz，

然后解压，里面有一个 setup.py 的文件，执行这个文件就可以安装 pip 了

# sudo python setup.py install

有些电脑可能会提示 no moudle name setuptools 的错误，这是没有安装 setuptools

的 原 因 。 那 就 需 要 先 安 装 一 下 setuptools, 到

https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-19.2.tar.gz 下 载 安 装 包

setuptools-19.2.tar.gz，然后解压执行

# sudo python setup.py install

就要以安装 setuptools 了，然后再回头去重新安装 pip。执行的代码都是一样的，只

是在不同的目录下执行。

二、安装 pyhon 接口依赖库

在 caffe 根目录的 python 文件夹下，有一个 requirements.txt 的清单文件，上面列出

了需要的依赖库，按照这个清单安装就可以了。

在安装 scipy 库的时候，需要 fortran 编译器（ gfortran)，如果没有这个编译器就会

报错，因此，我们可以先安装一下。

首先回到 caffe 的根目录，然后执行安装代码：

# cd ~/caffe

# sudo apt-get install gfortran

# for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

安装完成以后，我们可以执行：

# sudo pip install -r python/requirements.txt

就会看到，安装成功的，都会显示 Requirement already satisfied, 没有安装成功的，

会继续安装。

安装好之后， make pycaffe 编译 python 接口。如果成功，输入 python 进入 python 编辑，

然后输入 import caffe， 导入 caffe 模型，如果不出错，则说明配置成功。

实验记录:

使用 kaggle 数据集。

训练样本 35126 个， 带有标签， 分为五个阶段。 测试样本 53576 个， 没有标签。

考虑到五类样本严重的类别不均衡，所以在对其进行训练之前先要做预处理。 削减数目较多

的样本使之平衡不太可取，因为这样会大大减少训练样本的数目，不利于模型的训练。所以，

只能增加样本以实现类别平衡。

方法如下：

1. Cropping with certain probability

2. Color balance adjustment

3. Brightness adjustment

4. Contrast adjustment

5. Flipping images with 50% chance

6. Rotating images by x degrees, with x an integer in [0, 360[

7. Zooming (equal cropping on x and y dimensions)

改进点：

1. the noisy labels

2. the extremely small classes (the two highest gradings together represent less

than 5% of the samples!)

3. the discrete metric which then very heavily punishes extreme misclassifications

(and this in combination with the previous point!)