本篇博文是對論文DenseCap的源碼實現(xiàn)缸棵，作者是斯坦福的Justin Johnson
項目地址：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/densecap/
源碼地址：https://github.com/jcjohnson/densecap
論文地址：http://arxiv.org/abs/1511.07571
注意事項：源碼是15寫的钻趋，所以使用的是比較老版本的cuda和cudnn（8.0 v5.1），并且作者也沒有在繼續(xù)更新代碼了苦酱，所以如果你想成功運行起來的話，盡量不要用太高版本的cuda宠漩，否則可能會出現(xiàn)文件丟失錯誤（libcudnn (R5) not found in library path.）
安裝
安裝以下依賴：
luarocks install torch
luarocks install nn
luarocks install image
luarocks install lua-cjson
luarocks install https://raw.githubusercontent.com/qassemoquab/stnbhwd/master/stnbhwd-scm-1.rockspec
luarocks install https://raw.githubusercontent.com/jcjohnson/torch-rnn/master/torch-rnn-scm-1.rockspec
（可選）安裝GPU相關(guān)依賴（如果你不使用GPU跑代碼磨澡，可以不裝這里）
luarocks install cutorch
luarocks install cunn
luarocks install cudnn
下載預(yù)訓練模型
在命令行中鍵入下面的指令，運行腳本下載預(yù)訓練模型（注意笔宿，下面的腳本文件在github上的項目代碼里犁钟，所以你要先把github上的源代碼下載下來棱诱，然后進入到項目目錄里面）
sh scripts/download_pretrained_model.sh
用圖片來測試模型
源碼中自帶了一張大象的圖片，你可以用下面的指令來對大象圖片進行測試涝动，如果你想測試自己的圖片迈勋，把圖片放到項目中的imgs文件里，然后修改指令后面的圖片名稱為你自己圖片的名稱就可
th run_model.lua -input_image imgs/elephant.jpg
如果你沒有GPU醋粟，記得要加上-gpu -1指令來告訴模型在cpu上指令（CPU上的指令速度較慢靡菇，我自己的執(zhí)行情況是：GTX980Ti：0.3s 酷睿i5/7：5～10min）
以上指令會生成vis/data文件夾，這就是模型的運行結(jié)果昔穴，可以用下面的方式查看結(jié)果，
cd vis
python -m SimpleHTTPServer 8181（或者python -m http.server 8181)
然后提前，在瀏覽器中打開http://localhost:8181/view_results.html.
當然吗货，如果你想一次運行數(shù)張圖片，可以使用下面的指令狈网，該指令會將指定路徑下的圖片全部執(zhí)行
th run_model.lua -input_dir /path/to/my/image/folder
問題：
我遇到了以下問題宙搬，這里列出我自己的解決方法，如果你還遇到了其他不同的問題拓哺，可以留言勇垛，我會盡快答復(fù)你
問題1：cutorch問題
提示找不到cutorch，或者其他什么相關(guān)的錯誤
解決辦法：重新安裝cutorch
luarocks install cutorch
不幸的是士鸥，這個解決方法對我并沒有用闲孤，我最后發(fā)現(xiàn)是因為代碼運行的cutorch版本是5.1，而由于此時我安裝了高版本的cuda（9）烤礁，所以在使用上面的指令安裝時讼积，安裝的是cutorch 5.2，所以提示找不多5.1的cutorch脚仔，最后勤众，我重新?lián)Q回了的cuda8.0，并重新安裝cutorch鲤脏，解決了問題们颜，切換cuda版本的方法可以看這里：https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/80120561
問題2：libcudd.5.so.5 找不到
主要原因還是cuda和cudnn的版本問題，我切換了cuda和cudnn的相關(guān)版本猎醇，換到cuda8.0和cudnn_v5.1以后窥突， 解決了問題
