在树莓派4B-Ubuntu20.10上安装caffe-cpu

比起目前 tensorflow 和 pytorch 的大火，加上还有很多自媒体正在鼓吹大家去搭建自己的深度学习框架好卖课割韭菜，作为老前辈的 caffe 慢慢被遗忘 (学术圈好像还有一些实验室在用)。网上的相关教程很少，较新的教程也大多是复制几年前的，过时了。

这里先使用树莓派 4B 试个水，打算折腾好了再部署到云服务器上给老板省点钱。树莓派上烧录的是目前最新的 Ubuntu20.10 系统 (泪目，终于等到了 Ubuntu 官方出的适配树莓派的系统了)。在安装 caffe 之前我还做了一些工作：

1. apt 换源。需要注意的是，树莓派版本略有不同，最终的子目录是 /ubuntu-ports/，而不是 /ubuntu/
2. 安装 miniforge。众所周知，arrch64 架构一直都没有对应的 anaconda 版本，只有 arm7 有远古的 anaconda 安装脚本。此外还有大神编译了对应的 Archiconda，不过也已经停止维护了。现在还在更新的有 miniforge，主页上有对应的 arrch64 版本安装包
3. conda-forge 换源。

做好这些以后，2、3 步好像对于安装 caffe 并没啥鸟用，我安装的是官方预先编译好的 caffe，比要自己在本地编译省事很多，目前还没发现有什么问题我也就跑了一个项目。

使用 apt 安装：

sudo apt install caffe
sudo apt install caffe-doc
sudo apt install libcaffe-dev
sudo apt install libcaffe1
sudo apt install python3-caffe

安装最好依据官网，看来贾扬清大神还没有放弃 caffe。

import caffe 后没有报错就说明安装成功了：

$ python3
Python 3.8.6 (default, Sep 25 2020, 09:36:53)
[GCC 10.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import caffe
>>>

ps: 我把 Ubuntu 降到 20.04 的时候，如官网上说的只要执行 sudo apt install caffe-cpu 就好了。

2021-4-2：

sudo apt install caffe-cpu & sudo apt install caffe-gpu 可能是最省心的安装方式了。

尝试过在 Anaconda 的虚拟环境中安装 caffe，侥幸在 python3.6 的情况下成功了。

conda create -n caffenv -c defaults caffe

conda 有很多源，这方便了下载，但是下载到的一些依赖的版本号可能并不和其他依赖匹配，由此产生各种奇奇怪怪的报错。按照报错信息，自己手动去降级/升级相应的包，运气好的话能成，我这样的菜鸡只能靠运气吃饭了。推荐使用 conda-forge 源安装，原因是这个源是由 anaconda 社区维护的，更新比较及时。而在 python2.7 下，我手动降级也没能安装成功，反而引入了更加奇怪的报错，也许在虚拟环境中装 caffe 是旁门左道吧。人菜，命也。