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說明：本文檔參考自Caffe官網的安裝說明，http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
如果對安裝過程中，需要用到的依賴不明，請自行百度其作用。Ubuntu系統的安裝請自行百度。
1.安裝環境
硬件：Intel E3 CPU，NVIDIA GTX960 GPU； 操作系統：Ubuntu14.04
2.依賴安裝
接下來的安裝全部使用linux命令行操作
(1)通用依賴
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
(2)CUDA安裝
可以使用apt-get方式，或者去官網下載linux系統下的.run包進行離線安裝。由於apt-get指令拿到的軟件包通常不是最新的，官網推薦使用.run包的方式進行離線安裝。
對於沒有GPU的同學來說，可以跳過這一步（之后在編譯源碼時配置CPU-ONLY）。
1）下載CUDA的.run包
地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
根據自己的OS和CPU架構選擇.run包並下載
2）退出桌面環境
使用鍵盤Ctrl+Alt+F1，系統退出桌面版，進入命令行模式。
注意：此時有些系統會遇到黑屏問題。解決方法：切回桌面版本(Ctrl+Alt+F7)，修改/etc/default/grub文件中GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT的值為nomodeset，更新grub(sudo update-grub)，重啟電腦（或者重啟電腦，在啟動時進入grub設置中，將倒數第2行的roquiet splash 后面空格添加nomodeset，按F10啟動系統，然后再按ctrl+alt+F1發現可以正常進入字符界面了）。
(安裝時遇到這個問題，我通過后一種方式解決)
3）退出X Windows桌面環境
sudo stop lightdm
4）安裝CUDA .run包
給.run包加上可執行權限：
chmod +x cuda_7.5.18_linux.run
執行.run包：
./cuda_7.5.18_linux.run
5）返回X Windows桌面環境
sudo start lightdm Ctrl+Alt+F7
6)cuDNN 安裝(可選)
如果使用 cuDNN 優化神經網絡， 需要安裝 cudnn-v5.0 以上版本。 該軟件的安裝非常簡單。
tar -xzvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz cd cudnn-7.5-linux-x64-v5.0 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
(3)BLAS
sudo apt-get install libatlas-base-dev
(4)Python
如果使用默認Python的方式進行Caffe開發，則需要安裝python開發包。
sudo apt-get install python-dev
(5)兼容性說明
| 操作系統 |
版本 |
兼容性說明 |
| Ubuntu |
16.04 |
CUDA8是被需要的 |
| 14.04 |
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev |
|
| 12.04 |
需要手動安裝依賴(如下) |
如果是Ubuntu12.04，需要手動安裝兼容性依賴，如下：
wget https://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz cd glog-0.3.3 ./configure make && make install # gflags wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip unzip master.zip cd gflags-master mkdir build && cd build export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1 make && make install # lmdb git clone https://github.com/LMDB/lmdb cd lmdb/libraries/liblmdb make && make install
3.編譯Caffe源代碼並安裝
Caffe源碼支持make編譯，或者CMake方式進行編譯。編譯前請確認已經安裝好了gcc工具鏈(sudo apt-get install build-essential)，如果使用CMake構建工程，請確認安裝好CMake。
(1)下載Caffe源碼
Git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
或者在github官網搜索Caffe，選擇需要的分支然后Zip打包下載。
(2)Make編譯源碼
說明1：
Configure the build by copying and modifying the example Makefile.config for your setup. The defaults should work, but uncomment the relevant lines if using Anaconda Python.
以下為命令行
cp Makefile.config.example Makefile.config # Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired) make all make test make runtest
說明2：
For CPU & GPU accelerated Caffe, no changes are needed.
For cuDNN acceleration using NVIDIA’s proprietary cuDNN software, uncomment the USE_CUDNN := 1 switch in Makefile.config. cuDNN is sometimes but not always faster than Caffe’s GPU acceleration.
For CPU-only Caffe, uncomment CPU_ONLY := 1 in Makefile.config.
(3)CMake方式構建工程並編譯
根據需要可以配置Makefile.config。
mkdir build cd build cmake .. make all make install make runtest
如果編譯沒有報Error，在runtest時一切OK，那么說明安裝完成。可以開始Caffe的第一個小例子MNIST。