Caffe cpu版本 Linux配置命令及搭建
Caffee 安装过程
1.安装依赖包
$ 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.安装caffe
$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
3.编译caffe
$ cd caffe
$ cp Makefile.config.example Makefile.config (复制一份Makefile.config文件)
在Makefile.config文件中把CPU_ONLY := 1的注释给去掉，就是去掉前面的#号
接下来在caffe根目录下执行下面命令
$ make all
在这个命令后，我遇到了一个报错信息，
./include/caffe/util/hdf5.hpp:6:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
这是hdf5路径问题造成的，可以通过下面命令来获得hdf5的路径，
$ sudo find / -name hdf5.h
我找到的hdf5.h的路径为：/usr/include/hdf5/serial/hdf5.h，于是在makefile.config文件中，把文件改成下面所示：
再执行一遍上述命令，继续报错，这次是/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
于是同上面一个处理 去找libhdf5.so
配置文件改为：
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
解决
sudo apt-get install libatlas-base-dev
接着执行下面命令：
make test
最后，
$ make runtest
4.编译python接口
安装pip
$ sudo apt-get install python-pip
执行安装依赖
根据caffe/python目录下的requirements.txt中列出的清单安装即可。
fortran编译器（gfortran)使为了安装scipy，否则会报错。
cd ~/caffe
sudo apt-get install gfortran
cd ./python
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
回到caffe根目录
sudo pip install -r python/requirements.txt
编译pycaffe接口
make pycaffe -j81
此时报错
python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 没有那个文件或目录
12
于是，输入如下命令即可
sudo apt-get install python-numpy
import sys
sys.path.append("/（你的caffe路径）/caffe/python")
sys.path.append("/（你的caffe路径）/caffe/python/caffe")
PS:永久性添加python路径：
cd /usr/lib/python2.7/dist-packages
sudo echo mycaffe.pth #建立一个mycaffe.pth文件
sudo gedit mycaffe.pth #编辑文件
开始python2 import caffe
报错：ImportError: No module named skimage.io
解决：
sudo apt-get install python-skimage
报错：ImportError: No module named google.protobuf.internal
conda install protobuf
还是没有解决：
接着找：
sudo apt-get install python-protobuf
成功了！
接下来开始测试：
Mnist 数据集获取：
sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh
sudo sh ./examples/mnist/create_mnist.sh
2、修改配置
修改该目录下的prototxt扩展名配置文件
修改./examples/mnist/lenet_solver.prototxt
定位到最后一行：solver_mode: GPU，将GPU改为CPU。 使用CPU进行测试
3、运行
执行文件命令：
sudo sh ./examples/mnist/train_lenet.sh
报错：./train_lenet.sh: 4: ./train_lenet.sh: ./build/tools/caffe: not found
重新编译
sudo make all
显示： nothing to be done for all
最终训练完的模型存储为一个二进制的protobuf文件：
./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
这个模型就可以用来直接使用了
突然就可以使用了。。。
重新执行
sudo sh ./examples/mnist/train_lenet.sh
最好加time 看看所用时间
开心，还好是cpu版本的，一点一点问题解决了
主要参考博客：
