原文地址：http://blog.csdn.net/s2392735818/article/details/49796017

 

很无奈的开个头，最近装了好几次caffe，前面由于没有记录完整而详细的过程，以致于这次安装的过程中除了很多问题，现在特此留博客一篇记录一下细节的部分，免得下次继续入坑。

首先列一下本文档下适合的环境，和已经成功安装的环境。

• 显卡：Telsa k20c/Quadro k5000
• 系统：Centos7

好了，下面就是具体的步骤了：

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安装依赖

Ubuntu用户参考http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 
OS X用户参考http://caffe.berkeleyvision.org/install_osx.html

REHL/Centos/Fedora用户参考以下步骤：

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1. 安装基础依赖

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

2. 其他依赖

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

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如果发现没有找到上面的包，可以采用手动安装的方法，系统需要提前装好最新的cmake版本，我装的是3.4.0版本。 
cmake版本传送cmake3.4.0二进制版本 
cmake的配置过程可以参考Centos6.3安装配置cmake

接下来就可以手动安装glog,gflags,lmdb了

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1. glog

   wget https://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz 
   tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz 
   cd glog-0.3.3 
   ./configure 
   make && make install

2. gflags

   wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip 
   unzip master.zip 
   cd gflags-master 
   mkdir build && cd build 
   export CXXFLAGS=”-fPIC” && cmake .. && make VERBOSE=1 
   make && make install

3. lmdb

   Git clone https://github.com/LMDB/lmdb 
   cd lmdb/libraries/liblmdb 
   make && make install

4. protobuf重要

   安装步骤请参考 http://blog.csdn.net/tdmyl/article/details/31811317

5. hdf5安装

   hdf5安装请查看官方文档 
   http://www.hdfgroup.org/HDF5/release/obtainsrc.html#src

6. leveldb安装 
   
   

   leveldb下载请见https://github.com/google/leveldb 
   安装请见http://blog.sina.com.cn/s/blog_560e310001015jfx.html 
   缺失的步骤： 
   leveldb文件夹下依次执行 
   make 
cd out-shared 
cp lib* /usr/local/lib

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切记，上述依赖需要安装到/usr/local下面的目录，否则编译时会提示找不到相关库文件。当然也可以配置到用户自定义的目录下面，不过没有尝试过。 前方高能！!接下来就是一些稍大型的安装动作了，步骤如下：

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1. NVIDIA驱动，驱动文件请于官方链接自行下载NVIDIA驱动下载

   1、下载完成后，设置系统为命令行启动systemctl set-default multi-user.target 
   2、重启系统，切换到root模式 
   3、设刚才下载的文件名为nvidia.run，接下来执行sh nvidai.run，应该会出现几个提示，选择accept或者yes。出现这一步的原因是系统没有禁用Nouveau驱动，现在安装nvidia驱动的过程中会帮助用户禁用Nouveau 驱动，之前参照网上的一些帖子禁用Nouveau 均不成功，所以只有这种方法了。 
   4、使用 dracut重新建立 initramfs image file :

   • 备份 the initramfs file 
     mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
   • 重新建立 the initramfs file 
     dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

   5、再次重启系统，如果字体变大了，就说明Nouveau禁用成功，然后就可以继续安装Nvidia驱动了 
   6、成功安装Nvidia驱动后，再次将系统设置为图形模式，systemctl set-default graphical.target，重启系统就可以正常进入图形界面了。

   也可以参考这篇文章CentOS 7.0安装Nvidia驱动

2. CUDA7.5自行下载CUDA下载链接

   建议下载runfile类型的文件，后缀名为.run 
   下面就可以使用sh cuda*.run执行安装步骤，安装时需要输入几个参数

   • 1、是否安装Nvidia驱动，选no
   • 2、安装cuda的位置，我输入的是/usr/local/cuda-7.5
   • 3、是否创建cuda的快捷方式，我选择的是yes
   • 4、是否创建cuda-samples，我输入的是/usr/local/cuda-samples
   • 5、是否安装OpenGL，选择是，这个过程也算是安装了OpenCV
   • 6、接下来就安装成功了

3. OpenBLAS安装OpenBLAS下载链接

   下载后，解压，然后安装。 
   或者可以使用我用的版本，OpenBLAS–楼主使用的版本 
   然后执行下面的指令 
   tar -xzvf OpenBLAS.tar.gz 
make 
make --PREFIX='usr/local/' install 
   上述步骤只做参考，实际操作过程可能会存在部分差异，安装的时候注意一下就行 
   若在caffe编译的时候出现/usr/bin/ld: cannot find -lopenblas 
   请在openblas编译文件夹下执行cp lib* /usr/local/lib即可

4. Anaconda

   官方下载链接Anaconda下载链接 
   楼主下载链接Anaconda下载链接 
   接下来直接执行sh anaconda.sh就行，安装过程自己领会

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接下来就是最终的caffe配置过程了，caffe的github地址为https://github.com/BVLC/caffe 
将工程文件拷贝到本地后，执行

cp Makefile.config.example Makefile.config 
vim ./Makefile.config 
修改CUDA_DIR :=/usr/local/cuda-7.5 (按照个人之前安装cuda的路径进行配置) 
修改BLAS := open 
修改BLAS_INCLUDE,BLAS_LIB为安装路径 
保存(如果用户显卡不够用，可以去除前面的CPU_ONLY :=1前面的注释符号”#”，表示只使用CPU做运算)

接下来就可以正常的执行

make all 如果编译速度慢，可以使用make all -jN (N为核心处理器的个数) 
make test 对编译结果进行测试

下面需要对用户根目录下的.bashrc文件进行编辑，加载一些动态库

vim ~/.bashrc 
文本最后加入 
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-7.5/lib64 
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/glog/lib 
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib

最后再次进入caffe目录，执行make runtest，喝杯茶，等一会，就结束了。

上述过程是安装caffe最基础的步骤，如果需要加速cuDNN，Matlab，等扩展文件，可以参考 
http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html

教程到此结束，如有纰漏请指正。谢谢。未经允许，不准转载，谢谢配合。