[Caffe]1.环境准备和安装

1.前言

本文的目标是完成Caffe的安装。
Caffe支持的平台包括：Ubuntu 16.04-12.04，OS X 10.11-10.8，或者通过Docker和AWS。本文只介绍Ubuntu14.04的安装。

2.依赖说明

• CUDA(GPU模式下必须)
  
  • 推荐版本7以上的，6.*也可以
• BLAS（实现库有ATLAS,MKL,OpenBLAS）
• BOOST>=1.55
• protobuf,glog,gflags,hdf5

可选的依赖库：

• OpenCV>=2.4包括3.0
• IO库：lmdb，leveldb（需要snappy）
• cuDNN用于GPU加速

3.安装

3.1 安装一般依赖库

打开命令行界面执行下面的语句：

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

3.2 安装CUDA:

执行：

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/8.0/secure/prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb?autho=1483638043_4732204a97f39ae141660135e9b22b83&file=cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

3.3 其他依赖

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

4.编译

Caffe可以通过Make和CMake的方式进行编译，官方支持的是Make，社区支持的是CMake。

4.1 编译和Make

执行：

cp Makefile.config.example Makefile.config
make all
make test
make runtest

如果执行成功就说明Caffe已经安装成功了。
另外需要注意的是：
- 对于支持CPU & GPU加速的Caffe, 无需更改；
- 对于使用cuDNN, 取消注释Makefile.config文件中的USE_CUDNN := 1. cuDNN并不总比Caffe的GPU加速快.
- 对于CPU-only Caffe, 取消Makefile.config中的CPU_ONLY := 1.

4.2 编译和CMake

Caffe还可以通过CMake的方式进行编译，需要CMake版本>= 2.8.7. 基本的步骤如下:

mkdir build
cd build
cmake ..
make all
make install
make runtest

4.3关于分发:

执行

make distribute 

创建distribute目录保存所有Caffe 头文件, 编译后的库, 二进制文件, etc. 用于分发到别的机器

4.4关于加快编译

为了用并行的方式加快构建和编译，可以使用

make all -j8

进行编译，注意-jx，x代表的是使用多少个线程进行编译。

5.总结

以上就是安装Caffe过程的记录，很多地方现在也不清楚为什么这么做，为什么需要很多依赖。先跑起来再说吧~