caffe ubuntu14.04 cuda 7.0 安装笔记

现在caffe的安装已经很人性化了，今天上午用了不到一个小时，就装好了，当然，之前为了安装yolo-darknet、tensorflow 已经装好了一些软件，比如cuda/cudnn/opencv3.0等等。

参考的就是官方安装教程，挺人性化，步骤也很清晰，在这里做个笔记，不排除以后要重装系统。建议大家参考官方安装教程。

1、在官方安装教程页面，点击进入“Ubuntu installation ”根据教程，先安装通用依赖（General dependencies）

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

2、再安装cuda 和cudnn（省略，挺好装的，英伟达下载cuda页面有写安装的命令。设置好cuda和cudnn的路径就好了。）

3、安装BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

4、安装python 这个每个linux系统自带的，我的是2.7.6版本，没觉得不好用，就一直用它。

5、ubuntu系统版本与软件兼容问题，如果是ubuntu16.04 那么cuda 必须安装CUDA8.如果是ubuntu14.04 Everything is packaged。继续运行命令

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

6、接下来就是编译了。

（1）、先git caffe

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

（2）、把这个文件夹放在任何你想放的地方。然后cd到这个caffe目录。编译之前，配置一下Makefile.config。这个也得给官方网站点个赞！虽然没有直接的Makefile.config这个文件，但是有一个Makefile.config.example的示例，想要设置什么参数都在里面。所以我们如果想配置一下这个文件，copy一份Makefile.config.example，重命名为Makefile.config，里面设置你想设置的参数，其中如果使用了opencv3.0版本的，需要将对应的一行uncomment一下。

cp Makefile.config.example Makefile.config

（3）、正式编译测试

make allmake testmake runtest

基本完成了，编译一下pycaffe。

7、编译一下pycaffe。注意需要在makefile.config文件中看一下路径对不对，一般python配置不需要变动。

make pycaffe

测试有没有成功，cd到caffe目录下的python文件夹，然后执行：

pythonimport caffe

8、我做第七步骤的时候有错误，说没有安装skimage。那就安装一下就好了。

sudo apt-get install python-skimage

重复步骤七，成功。

感想，想想以前在windows上安装caffe折腾的，现在caffe真是越来越好。大家安装个还是建议参考官方安装教程，因为网上的博客都有时效性，紧跟官方步伐才是根本。

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

//update 2017.01.09

install opencv-3.0-beta

reference: 点击打开链接

encounter the problem:

error: ‘nppiGraphcut8_32f8u’ was not declared in this scope

solutions: 点击打开链接

as far as I am concerned,the referred path is actually not correct, graphcuts.cpp is in the path ..modules/cuda/src/graphcuts.cpp

still, I found one blog about installing matlab-2014a which discribesvery well, I will suggest you all.

matlab 2014a: 点击打开链接