ubuntu下caffe环境搭建和使用流程

什么是Caffe？

caffe(ConvolutionalArchitecture for Fast Feature Embedding)是由伯克利视觉和学习中心（BVLC）开发，基于C++/MATLAB/Python实现的卷积神经网络框架，作者贾杨清。
它能完成的任务只是卷积神经网络，其他的神经网络RNN等，它是没有能力实现的。另外，caffe是主要用来做计算机视觉方向的。

内部提供了一套基本的编程框架，或者说一个模板框架，用以实现GPU并行架构下的深度卷积神经网络，Deep Learning等算法，我们可以按照框架定义各种各样的卷积神经网络的结构，并且可以再此框架下增加自己的代码，设计新的算法，该框架的一个问题就是，只能够使用卷积网络，所有框架都是再基于卷积神经网路的模型上进行的。

与caffe类似的框架还有google的TensorFlow，facebook的pytorch。

虽然TensorFlow和pytorch的功能更加强大，但是caffe有配置方便、不用编译，灵活易用等特点，广受欢迎，开源项目多、社区活跃，适合快速应用。

为什么在linux下使用？

1.caffe最初只在linux上提供服务，大量开源项目网络都是在linux完成，无法运行在windows版caffe，经常使用的第三方模块在windows下会出现各种难以解决的问题，所以一般的生产力环境大多使caffe工作在linux系统下。

2.linux下caffe使用配置更加方便，不需要windows系统下复杂的环境配置。

caffe安装教程

1.配置要求