64位CentOS 6.7安装Caffe （非GPU模式 )

1) 安装依赖库

sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel hdf5-devel

sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel

也可以通过下面方式安装：

# glogwget https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/google-glog/glog-0.3.3.tar.gztar zxvf glog-0.3.3.tar.gzcd glog-0.3.3./configuremake && make install# gflagswget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zipunzip master.zipcd gflags-mastermkdir build && cd buildexport CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1make && make install# lmdbgit clone https://github.com/LMDB/lmdbcd lmdb/libraries/liblmdbmake && make install

sudo yum install atlas


sudo yum install atlas-devel

有些包没有，已经放在了我的资源里面：

http://download.csdn.net/detail/sundongsdu/9827222

由于系统自带的python是2.6.6(通过python -V查看)，但是caffe要求2.7及以上，所以需要升级python到2.7:

安装包在 http://download.csdn.net/detail/sundongsdu/9827574

# 解压缩tgztar zxvf Python-2.7.9.tgzcd Python-2.7.9# 指定-fPIC选项，否则Caffe编译过程会报错./configure CFLAGS=-fPIC# 开始编译 4线程make -j4# 用root权限安装sudo make install

建立软连接，使系统默认的 python指向 python2.7

mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.6.6 

ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/bin/python

ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/bin/python2.7

ln -s /usr/local/include/python2.7 /usr/include/python2.7

ln -s /usr/local/lib/python2.7 /usr/lib/python2.7

通过python -V查看已经升级到2.7.9

解决系统 Python 软链接指向 Python2.7 版本后，yum不兼容 问题，需要指定 yum 的Python版本：

#vi /usr/bin/yum

将文件头的#!/usr/bin/python改为：#!/usr/bin/python2.6.6

boost 和opencv版本太低需要重新手动安装：

要求Boost >= 1.55，OpenCV >= 2.4 including 3.0

如果已经安装了系统自带版本：

[lss@localhost liblmdb]$ rpm -q boost
boost-1.41.0-27.el6.x86_64
[lss@localhost liblmdb]$ rpm -q opencv
opencv-2.0.0-12.el6.x86_64

先卸载低版本：

[lss@localhost liblmdb]$ sudo rpm -e boost-devel
[lss@localhost liblmdb]$ sudo rpm -e boost

[lss@localhost liblmdb]$ sudo rpm -e opencv-devel
[lss@localhost liblmdb]$ sudo rpm -e opencv

高版本放在了我的资源里：

http://download.csdn.net/detail/sundongsdu/9827232

http://download.csdn.net/detail/sundongsdu/9827243

安装Boost

$ ./bootstrap.sh

$ ./b2
$ sudo ./b2 install

安装opencv:

$ unzip opencv-2.4.10.zip  

$ cd opencv-2.4.10  

$ mkdir build  

$ cd build  

$ cmake ../ -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DBUILD_EXAMPLES=ON -DBUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON  

$ make 

$ sudo make install

2）安装caffe

从git下载caffe: https://github.com/BVLC/caffe

cd caffe-master/python, requirements.txt里面列出了依赖的python库：

Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0

如果有网络可以在线安装：

sudo /usr/local/bin/pip install -r python/requirements.txt

如果需要离线安装，可以从https://pypi.python.org/pypi/ 下载相应的包如Cython-0.25.2.tar.gz，然后解包python setup.py install

离线安装包已经放在了：

http://download.csdn.net/detail/sundongsdu/9828335

http://download.csdn.net/detail/sundongsdu/9828329

配置Makefile.config:

• For CPU & GPU accelerated Caffe, no changes are needed.
• For cuDNN acceleration using NVIDIA’s proprietary cuDNN software, uncomment theUSE_CUDNN := 1 switch inMakefile.config. cuDNN is sometimes but not always faster than Caffe’s GPU acceleration.
• For CPU-only Caffe, uncomment CPU_ONLY := 1 inMakefile.config.

cp Makefile.config.example Makefile.config# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired)

这里将CPU_ONLY设置为1，使用CPU模式。

make allmake testmake runtest

4) 编译pycaffe

修改Makefile.config, 根据自己的python安装情况配置以下两行：

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
                /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy-1.12.1-py2.7-linux-x86_64.egg/numpy/core/include

然后执行make pycaffe

====================== 问题及方案 ============================

1) /usr/bin/ld: cannot find -lcblas

原因：缺少cblas库

解决方案：下载cblas.tgz

解压后根据README的要求进行设置：

ln -s Makefile.LINUX  Makefile.in

在Makefile.in里设置BLLIB和CBLIB

BLLIB可以通过whereis查看：

whereis libblas.a
libblas: /usr/lib64/libblas.a /usr/lib64/libblas.so

因此设置为：

BLLIB = libblas.a
CBLIB = ../lib/cblas_$(PLAT).a

因此设置为：

BLLIB =  /usr/lib64/libblas.a
CBLIB =  /usr/lib64/libcblas.a

设置编译参数，加上-fPIC：CFLAGS = -O3 -DADD_ -fPIC

然后执行make all

然后查看：

[lss@localhost CBLAS]$ whereis libcblas.a
libcblas: /usr/lib64/libcblas.a

如果报/usr/bin/ld: cannot find -latlas,但是上面已经通过yum安装了atlas, 查看以后发现在atlas子文件夹里面：

[root@localhost lib64]# find / -name libatlas.a
/usr/lib64/atlas/libatlas.a

所以可以拷贝或者软连接从/usr/lib64/atlas/libatlas.a到/usr/lib64/libatlas.a

2) [lss@localhost caffe-master]$ make runtest 时报一些库找不到，如：
.build_release/tools/caffe
.build_release/tools/caffe: error while loading shared libraries: libglog.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

.build_release/tools/caffe: error while loading shared libraries: libboost_filesystem.so.1.60.0: cannot open shared object file: No such file or directory
解决方案：

查看库是否已经存在，如

[lss@localhost bin]$ whereis libboost_filesystem.so.1.60.0
libboost_filesystem.so.1.60: /usr/local/lib/libboost_filesystem.so.1.60.0
因此修改库搜索路径即可：

sudo vi /etc/profile

在最后添加 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/:$LD_LIBRARY_PATH， 然后source使其生效。

3) ('ERROR: cython exec failed. Is cython not in the path? ', '[Errno 2] No such file or directory')

如果没有安装Cython,那么就先安装，如果安装了仍然报这个错，那应该是路径问题。

[lss@localhost bin]$ whereis cython
cython: /usr/local/bin/cython

[lss@localhost bin]$ sudo ln -s /usr/local/bin/cython /usr/bin/cython

参考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation