【原】Linux下caffe的安装

下载caffe并保存到一个目录下（推荐放到 /home 目录）

1. 安装依赖项：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install python-lmdb
sudo apt-get install python-pip

5.下载Caffe：

sudo apt-get install git
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

并修改配置文件

cd caffe

备份文件

cp Makefile.config.example Makefile.config

gedit Makefile.config


1. 修改需编译的选项(针对ubuntu15.04以及之后的版本，之前的版本不用修改，用于解决无法找到hdf5.h等文件)，还有

# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(Python_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
        修改为
# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial /usr/local/cuda-7.5/targets/x86_64-linux/ 
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib/ /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial /usr/local/cuda-7.5/targets/x86_64-linux/ 
LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy         lmdb boost_system hdf5_hl hdf5 m         opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs



编译caffe：
make all -j4
make test -j4
make runtest

make all时有cublas_v2.h: No such file or directory的错误
原以为是caffe编译时没有正确编译CPU版本，或者caffe/util/device_alternate.hpp里未能正确判断，但查看源文件发现此处正常，原来是我的项目中，在编译时需要指定CPU_ONLY选项，即在我的项目Makefile里添加下面一句即可
CXXFLAGS += -DCPU_ONLY=1
如果只时使用CPU，打开注释CPU_ONLY=1即可

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/81126692

去掉CPU—only选项前的注释,使之生效,若需Python layer,则还需去掉WITH_PYTHON_LAYER ：=1前的注释
如需编译MATLAB接口，则需修改MATLAB_DIR,改成当前系统下的MATLAB路径

编译python接口

sudo pip install -r python/requirements.txt
make pycaffe

编译matlab接口

make matcaffe
gedit ~/.bashrc

最后面添加：export PYTHONPATH=/home/francis/caffe/python

rm *~ 可考虑删除因修改而自动生成的备份文件
以上可成功配置好cpu_only

安装GPU版本
应先装好CUDA，条件允许可以可加入cudnn,用于加速卷积运算
CUDA安装步骤待后续完善
注释掉CPU-only，其他与前面相同

CUDA安装推荐链接：
https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769