linux(ubuntu)下安装深度学习框架caffe

本文所使用的的ubuntu的环境为16.04，为了安装的顺利，请先安装opencv,详见：Linux下安装OpenCV 3.0

1. 安装依赖项

建议不要一次安装这么多，以免出错可以排除错误:

sudo apt-get install git
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev 
sudo apt-get install libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
 
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2. 下载caffe源码

# 下载caffe源码
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe 
cp Makefile.config.example Makefile.config //复制一个Makefile.config.example 并命名为Makefile.config
 
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3. 配置Makefile文件

修改默认的配置。打开文件：sudo gedit Makefile.config，注意：这里需要命令行打开，如果只是在对应文件中右击使用gedit打开的话，可能看不到完整的内容。

这里只是用CPU模式，打开Makefile.config文件 
1. 去掉CPU_ONLY:=1前面的#符号 
2. 去掉OPENCV_VERSION:=3

编译测试：其中sudo make -j4为编译命令，参数 -j 后可以添加数字，为启动多核编译，速度更快，这里默认为1。看到如图所示，则为编译成功，编译成功后的文件存放于～/caffe/build目录下,并且会在根目录生成.build_release文件夹。

sudo make -j4  
sudo make test
sudo make runtest
 
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4. 出错解决方法

如果出现fatal error: hdf5.h: 找不到的话：

在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

打开文件：sudo gedit Makefile.config

即将：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
改为：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
 
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在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码

打开文件：sudo gedit Makefile

即将：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改为：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
 
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在进行重新编译：

sudo make -j4
sudo make test
sudo make runtest
 
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则最后的运行截图可以看到安装成功了：

依赖包简介

  刚才过程中通过apt安装了多个依赖包，这里对这些依赖包的作用进行简介。

ProtoBuff

  ProtoBuff是由google公司开发的一种可以实现内存与非易失存储介质交换的协议接口，Caffe源码中大量使用ProtoBuffer进行权值和模型参数灯载体。例如，有人喜欢使用TXT存储参数，有人喜欢用BIN存储参数，一个项目中不一样的参数管理会带来很多问题。ProtoBuffer工具很好地解决了这个问题，用户只要建立统一的参数描述文件（proto），然后利用protoc编译就能让协议细节等关键部分代码自动生成。caffe中使用ProtoBuff进行序列化。

Boost

  著名的C++准标准库，功能强大，这个不用过多介绍。

glog & gflag

  google公司的库，gflag提供命令行参数解析的作用，glog库是用于记录应用程序日志的实用库，提供基于C++标准输入输出流形式的接口。

libatlas

  提供卷积神经网络中用到的矩阵，向量的计算。

HDF5

  HDF是能高效存储和分发科学数据的新型数据格式。它可以存储不同类型的图像和数码数据的文件，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有能统一处理这种文件格式的函数库。Caffe训练模型可以选择保存为HDF5格式或默认的ProtoBuffer格式。

OpenCV

  世界上最流行的开源计算机视觉库，包含大量图像处理函数。

LMDB和LEVELDB

  提供数据管理，将Caffe中不同的原始数据，如jpeg，二进制数据转换为统一的key-value存储。大部分请况下LMDB已经满足使用，但是为了与旧版本兼容，仍然引入例LEVELDB。

Snappy

  压缩和解压缩的C++库。

更正：

将# Whatever else you find you need goes here.下面的
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改为：
INCLUDE_DIRS :=  $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
//这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径


cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu

\\然后根据情况执行下面两句：
sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so