Caffee 安裝過程
1.安裝依賴包
$ 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 libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
2.安裝caffe
$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
3.編譯caffe
$ cd caffe
$ cp Makefile.config.example Makefile.config (復制一份Makefile.config文件)
在Makefile.config文件中把CPU_ONLY := 1的注釋給去掉，就是去掉前面的#號
接下來在caffe根目錄下執行下面命令
$ make all
在這個命令后，我遇到了一個報錯信息，
./include/caffe/util/hdf5.hpp:6:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
這是hdf5路徑問題造成的，可以通過下面命令來獲得hdf5的路徑，
$ sudo find / -name hdf5.h
我找到的hdf5.h的路徑為：/usr/include/hdf5/serial/hdf5.h，於是在makefile.config文件中，把文件改成下面所示：
再執行一遍上述命令，繼續報錯，這次是/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
於是同上面一個處理 去找libhdf5.so
配置文件改為：
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
/usr/local/lib /usr/lib
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/include/hdf5/serial
/usr/local/include
/usr/bin/ld: cannot find -lcblas
/usr/bin/ld: cannot find -latlas
解決
sudo apt-get install libatlas-base-dev
接着執行下面命令：
make test
最后，
$ make runtest
4.編譯python接口
安裝pip
$ sudo apt-get install python-pip
執行安裝依賴
根據caffe/python目錄下的requirements.txt中列出的清單安裝即可。
fortran編譯器（gfortran)使為了安裝scipy，否則會報錯。
cd ~/caffe
sudo apt-get install gfortran
cd ./python
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
回到caffe根目錄
sudo pip install -r python/requirements.txt
編譯pycaffe接口
make pycaffe -j81
此時報錯
python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 沒有那個文件或目錄
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於是，輸入如下命令即可
sudo apt-get install python-numpy
import sys
sys.path.append("/（你的caffe路徑）/caffe/python")
sys.path.append("/（你的caffe路徑）/caffe/python/caffe")
PS:永久性添加python路徑：
cd /usr/lib/python2.7/dist-packages
sudo echo mycaffe.pth #建立一個mycaffe.pth文件
sudo gedit mycaffe.pth #編輯文件
開始python2 import caffe
報錯：ImportError: No module named skimage.io
解決：
sudo apt-get install python-skimage
報錯：ImportError: No module named google.protobuf.internal
conda install protobuf
還是沒有解決：
接着找：
sudo apt-get install python-protobuf
成功了！
接下來開始測試：
Mnist 數據集獲取：
sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh
sudo sh ./examples/mnist/create_mnist.sh
2、修改配置
修改該目錄下的prototxt擴展名配置文件
修改./examples/mnist/lenet_solver.prototxt
定位到最后一行：solver_mode: GPU，將GPU改為CPU。 使用CPU進行測試
3、運行
執行文件命令：
sudo sh ./examples/mnist/train_lenet.sh
報錯：./train_lenet.sh: 4: ./train_lenet.sh: ./build/tools/caffe: not found
重新編譯
sudo make all
顯示： nothing to be done for all
最終訓練完的模型存儲為一個二進制的protobuf文件：
./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
這個模型就可以用來直接使用了
突然就可以使用了。。。
重新執行
sudo sh ./examples/mnist/train_lenet.sh
最好加time 看看所用時間
開心，還好是cpu版本的，一點一點問題解決了
主要參考博客：