Caffe安装教程（Ubuntu15.04+CUDA7.5)

Caffe作为开源的深度学习框架，有着代码结构清晰，速度快等优点。但是配置与安装一直是个比较令人头疼的问题。尤其是随着每个Caffe包版本的升级以及CUDA等必要的库的更新换代，之前能用的教程说不定版本一更新就用不了了。在配置Caffe的时候我就走了不少弯路。最后折腾了好几天才搞定。这里我把我配置的流程简单介绍一下。

Ubuntu的安装

我安装的是Ubuntu15.04版本，安装Ubuntu是相对来说比较简单的。你只要需要一个作为启动盘的U盘即可。Ubuntu安装完以后我们优先安装vim和git两个重要的软件。

sudo apt-get update sudo apt-get install git vim cmake automake

必要软件安装和环境的简单配置

CUDA7.5

打开CUDA官方下载的链接,进行平台的选择。我选择Ubuntu15.04，然后在Installer Type要选择deb(local),这样我们下载一个大小约为2g左右的文件。

然后在文件下好的目录下打开终端看，运行以下三句话就可以了。网上有很多非常复杂的配置CUDA的教程。那是因为他们用的是runfile安装，这样的方法又繁琐又容易出错。这里我们只要简单用local的deb文件，根据官网的教程走就可以了，没必要走复杂的流程。只需运行以下的三句。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb`sudo apt-get update`sudo apt-get install cuda`

安装完以后配置环境变量。

sudo vi /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

在cuda.conf里添加

/usr/local/cuda/lib64/lib

保存以后让lib文件链接

sudo ldconfig -v

其它的依赖项

按照顺序运行以下的语句。

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-devsudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipythonsudo apt-get install libatlas-base-dev 

这样就安装了protobuf，snappy，hdf5，boost，gflags，glog，lmdb，python以及atlas。
由于我们的系统版本是15.04，不需要单独去下载glog，gflags等单独make。能apt-get的就最好不要自己make。

安装Opencv

关于Opencv的版本问题，最好安装3.0的。我试过安装2.4.9和2.4.10的，总会出现各种问题。比如ffmpeg链接问题，识别cuda问题。在stackoverflow和github上寻找各种解决办法，最后发现只要把版本升上去的话就能够解决这些问题。

比如我在安装2.4.9的时候遇到了这样的bug：

opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(51): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization

最后搜到了这样的解决方案。所以一劳永逸的方法是安装3.0

安装3.0的时候运行这样的语句即可,感谢Ouxinyu提供的shell脚本。

git clone https://github.com/ouxinyu/Install-OpenCV-master.gitcd Install-Opencv-master/Ubuntush dependencies.shcd 3.0sh opencv3_0_0-rc1.sh

shell脚本里包含了下载opencv附加项，从git下载Opencv3.0文件以及编译，环境变量配置的全部过程。
为了测试一下Opencv是否安装成功了，可以参考这位老兄的方法。

Caffe安装和编译

Caffe的下载去Github下载即可。

git clone https://github.com/BVLC/caffe.gitcd caffecp Makefile.config.example Makefile.config

然后修改Makefile.config的选项。

-1.配置引用文件

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/includeLIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

-2.应用Opencv3.0

OPENCV_VERSION :=3

-3.应用Python

WITH_PYTHON_LAYER :=1

然后就可以makefile了。

make all -j4make test -j4make runtest -j4

如果一切顺利的话，应该不会报错直接结束的。

安装感想

-1.按照官方的来

由于Caffe版本一直在更新，所以如果按照旧的教程的话往往会有千奇百怪的错误。所以最好直接找官方的Guide来操作。

-2.多Google,多Stackoverflow

你要相信你遇到过的错误别人早就遇到过了，最好在Google和Stackoverflow上搜索出现的错误。错误最好是英文原文，这样比较方便能搜到正确的结局方案。

-3.优先apt-get，其次Git，再次网站下的zip

安装软件和依赖项的时候，能用系统的apt-get install的优先这么做，因为这样就不需要你自己编译以及配置环境变量。当没法apt-get而且软件可以在Github上找到的时候，优先去Github上clone。因为一般这个project对应的Readme里面会有非常细致的安装介绍。比如安装Caffe的时候我们就是从Github上clone的。当Github上也没有的时候才会考虑去官网下载，比如安装CUDA的时候我们是在官网下的deb文件。

参考文献

1.Caffe的官方Ubuntu安装文档

2.欧新宇的安装博客

3.Ubuntu下安装Opencv3.0

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