Caffe入门（1）——Ubuntu 16.04 caffe无GPU模式安装

因为科研需求开始学习深度学习，正式如坑caffe。折腾了三天也没有最终装对，感觉太浪费时间，决定暂且缓一缓，在笔记本上先用非GPU模式学习caffe，用实验室配好的服务器跑程序就好了，等之后Linux和caffe的知识丰富起来再配GPU模式不迟。

同时，我感觉到学习caffe必然是两步一个坑的过程，因此决定记一笔流水帐，把学习过程中的每一个步骤，每一处bug，每一点成果都记录下来。避免我以后重新掉坑。

2016/8/23

---

Ubuntu 16.04上 caffe 无GPU模式安装

配置caffe是一个复杂的过程，不同的系统版本，硬件设施会遇到不同的问题，对于初学者太过折磨，经常要在这一步就浪费好多时间，影响学习新情，因此本文记录最精简的caffe配置步骤，让你能够快速开始caffe的学习。

1 安装基本依赖项：

按Ctrl+Alt+T调出终端命令行窗口，输入以下命令。（后面的命令都是在命令行中进行）

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-dev

使用apt-get install 是ubuntu下安装软件的常用命令，后面的是各个待安装程序的名字，可以在一条命令中写，也可以分开一个个进行。分开进行可以看到每一个程序的安装结果，整体进行高效，但因为软件见彼此的依赖关系可能一次不能全不安装成功，再执行一次命令即可。这一步一般不存在问题。

2 安装ALTAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev  

caffe要进行大量的矩阵、向量计算，因此要调用BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms,基本线性代数子程序）中的相应方法。常用的BLAS有MKL、ATLAS、OpenBLAS等，很多caffe安装教程都推荐安装MKL，但MKL安装包大，过程复杂，与我追求最简的目标不符，因此使用ALTAS，一句命令解决问题。

3 安装剩余依赖项

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

没什么说的。

4 下载caffe

sudo apt-get install gitgit clone https://github.com/BVLC/caffe.git

安装Git，然后使用Git从Github上下载caffe源码。

5 修改Makefile.config：

将下载好的caffe文件夹复制到Home下，进入caffe文件夹：cd ～/caffe/

cp Makefile.config.example Makefile.config  gedit Makefile.config  

复制出一个Makefile.config，然后打开Makefile.config

找到#CPU_ONLY := 1,取消注释（我们设置为CPU模式）。

找到：

# Whatever else you find you need goes here.INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/includeLIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

在后面加一些东西，修改为：

# Whatever else you find you need goes here.  INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial  LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/i386-linux-gnu/hdf5/serial  

保存并关闭Makefile.config

6 修改Makefile

gedit Makefile

按ctrl+F搜索“LIBRARIES += ”，会找到一句话，将这句话改成

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

保存并关闭。
这一步是我在参考别人教程编译失败后搜索找到的解决方式。

7 编译

    make all -j16     make test  -j16    make runtest  -j16

执行编译，-j16是使用多核处理器编译，更快。
至此caffe的最精简配置就完成了。
当然这只是一小步，后续一定会需要Python，Matlab，OpenCV，CUDA，cuDNN等等，可以只后一点点解决。