外部c++工程和python调用caffe 接口遇到的几个问题及解决办法

缺少caffe.pb.h和caffe.pb.cc

进入路径/home/jesse/caffe/src/caffe/proto 用caffe.proto生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc，
用命令 protoc ./caffe.proto --cpp_out /home/jesse/caffe/src/caffe/proto/

注意要改成自己对应的文件夹路径，会在此文件夹下生成两个文件，然后在/home/jesse/caffe/include/caffe/下新建proto文件夹，再将两文件复制到/home/jesse/caffe/include/caffe/proto下。

CUDA_cublas_device_LIBRARY问题

将cmke卸载 然后安装cmake3.12.2以上版本即可解决 。但是要先卸载cmake。可通过cmake --version查看当前cmake版本。
若是通过apt安装的 则可通过命令卸载
apt-get autoremove cmake
若是通过源码安装以上删除方式则不能成功删除，因此对于源码安装的cmake，经过实践，首先到cmake的安装目录下找到install_manifest.txt，txt中保存了所有cmake的附属文件的安装目录，将txt中显示的文件全部删除，即可完成对于cmake的卸载。
通过find cmake 可查看到cmake的安装路径
例如，安装路径为/usr/local/share/cmake* 、/usr/local/bin/cmake等，执行以下命令：
sudo rm -rf /usr/local/share/cmake
安装3.12.2版本，可查看

流程

安装网上的流程配置好makefile.config后，
mkdir build
cd build
cmake …
没有报错后
make
成功以后caffe就被cmake编译好了，外部的工程就可以调用caffe的c++接口了
在自己的c++工程里面建立文件CMakeList.txt如下

#1.cmake verson，指定cmake版本 
cmake_minimum_required(VERSION 2.9)
#2.project name，指定项目的名称，一般和项目的文件夹名称对应
project(MTCNN_Accelerate-Onet)

#set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
#3自动找到 opencv的路径
find_package(OpenCV)

find_package(Caffe REQUIRED)
#message(FATAL_ERROR ${Caffe_INCLUDE_DIRS})
#include_directories(${Caffe_INCLUDE_DIRS})
#source directory，源文件目录
AUX_SOURCE_DIRECTORY(src DIR_SRCS)
set(SOURCE_FILES main.cpp mtcnn.cpp mtcnn.h)
add_executable(MTCNN_Accelerate-Onet ${DIR_SRCS})

target_link_libraries(MTCNN_Accelerate-Onet ${OpenCV_LIBS} )
target_link_libraries(MTCNN_Accelerate-Onet ${Caffe_LIBRARIES})

同样
mkdir build
cd build
cmake …
没有报错后
make
就生成了
工程的可执行文件MTCNN_Accelerate-Onet

按照上面正常的流程 是不会有问题的，中途哪一步出问题了，没成功都会导致后面的也编译不成功，会出现其他的各种问题。
当然你也会遇到其他问题，但是不要急躁，可以重新看一下caffe整体配置问题。最后调用命令
sudo make runtest
测试caffe是否安装成功，一般测试成功了，其他的问题 都好解决。

python调用caffe

对于python调用caffe里面的接口。可直接将caffe/build/lib和caffe/python/caffe拷到你的python库里面。就可以import caffe了。