在樹莓派4B-Ubuntu20.10上安裝caffe-cpu

比起目前 tensorflow 和 pytorch 的大火，加上還有很多自媒體正在鼓吹大家去搭建自己的深度學習框架好賣課割韭菜，作為老前輩的 caffe 慢慢被遺忘 (學術圈好像還有一些實驗室在用)。網上的相關教程很少，較新的教程也大多是復制幾年前的，過時了。

這里先使用樹莓派 4B 試個水，打算折騰好了再部署到雲服務器上給老板省點錢。樹莓派上燒錄的是目前最新的 Ubuntu20.10 系統 (淚目，終於等到了 Ubuntu 官方出的適配樹莓派的系統了)。在安裝 caffe 之前我還做了一些工作：

1. apt 換源。需要注意的是，樹莓派版本略有不同，最終的子目錄是 /ubuntu-ports/，而不是 /ubuntu/
2. 安裝 miniforge。眾所周知，arrch64 架構一直都沒有對應的 anaconda 版本，只有 arm7 有遠古的 anaconda 安裝腳本。此外還有大神編譯了對應的 Archiconda，不過也已經停止維護了。現在還在更新的有 miniforge，主頁上有對應的 arrch64 版本安裝包
3. conda-forge 換源。

做好這些以后，2、3 步好像對於安裝 caffe 並沒啥鳥用，我安裝的是官方預先編譯好的 caffe，比要自己在本地編譯省事很多，目前還沒發現有什么問題我也就跑了一個項目。

使用 apt 安裝：

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

安裝最好依據官網，看來賈揚清大神還沒有放棄 caffe。

import caffe 后沒有報錯就說明安裝成功了：

$ 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 的時候，如官網上說的只要執行 sudo apt install caffe-cpu 就好了。

2021-4-2：

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

嘗試過在 Anaconda 的虛擬環境中安裝 caffe，僥幸在 python3.6 的情況下成功了。

conda create -n caffenv -c defaults caffe

conda 有很多源，這方便了下載，但是下載到的一些依賴的版本號可能並不和其他依賴匹配，由此產生各種奇奇怪怪的報錯。按照報錯信息，自己手動去降級/升級相應的包，運氣好的話能成，我這樣的菜雞只能靠運氣吃飯了。推薦使用 conda-forge 源安裝，原因是這個源是由 anaconda 社區維護的，更新比較及時。而在 python2.7 下，我手動降級也沒能安裝成功，反而引入了更加奇怪的報錯，也許在虛擬環境中裝 caffe 是旁門左道吧。人菜，命也。