安装Caffe指导书
环境： Linux 64位
显卡为Intel + AMD，非英伟达显卡
无GPU
一. 安装准备工作
1. 以管理员身份登录
在左上角点击图标，搜索terminal(即终端)，以super 管理员身份登录：
命令：sudo su
输入password即可
2. 安装Boost
命令：sudo apt-get install libboost-all-dev
3. 安装BLAS（Intel MKL）
(1) 下载 Intel MKL库，解压后安装
下载地址： https://software.intel.com/en-us/intel-mkl/ 以学校邮箱/科研单位地址进行申请使用免费软件，邮箱里会收到序列号以及下载软件的地址。
进入/tmp，进行解压缩
命令：tar –zxvf l_mkl_11.3.0.109.tgz
(2) 安装MKL
命令：sudo sh install.sh
4. dependent library
命令：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler liblmdb-dev
5. Glog
命令：
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
sudo sh ./configure
sudo make && sudo make install
6. Lib Path
(1)打开/建立 mkl.conf 文件
命令：sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/mkl.conf
输入内容
/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64
(2)打开/建立 cuda.conf 文件
命令：sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
输入内容：
/usr/local/cuda/lib64
/usr/local/cuda/lib
(3)立即生效
命令：sudo ldconfig
7. 安装protoc-c
命令：sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler
8. 安装gflags
命令：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
sudo make install
9. 安装lmdb
方法一：(截止目前，这个下载正在维护，所以本人采用第二种方式)
命令：git clone git://gitorious.org/mdb/mdb.git
cd mdb/libraries/liblmdb
make
sudo make install
方法二：
(1)下载lmdb
下载地址：https://github.com/LMDB/lmdb 点击右侧的download，下载下来的是zip格式
(2)解压缩
命令：cd tmp
unzip lmdb_mdb.master.zip
cd lmdb_mdb.master/libraries/liblmdb
make
sudo make install
10. 安装caffe
(1) 下载caffe
命令：git clone
git://github.com/BVLC/caffe.git
(2) 安装caffe
命令：cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
二. 编译：
1. 修改Makefile.config三处
CPU_ONLY:= 1的注释(#)去掉
USE_CUDNN:=0
BLAS选择mkl
命令：vi Makefile.config
在需要修改的光标处，先按插入(Insert)键，进行修改(如果写错，不要按左右箭头，先按Esc键，再进行修改)，按Esc退出编辑。
如果修改成功，保存命令： :wq ，不保存命令： :q!
2. 编译
命令：make all
make test
make runtest
三. 在mnist运行lenet
1.首先获取mnist数据
命令：cd caffe
./data/mnist/get_mnist.sh
2.创建lenet
命令：./examples/mnist/create_mnist.sh
注意一定要在caffe的根目录下运行以下命令，否则会报“ build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin:
not found”的错误。
3.训练cnn
(1)修改
没有GPU的话要记得把caffe/examples/mnist/lenet_solver.prototxt中的solver_mode设置成solver_mode: CPU。
(2)训练cnn，在根目录下执行：
命令：./examples/mnist/train_lenet.sh
准确率可以达到0.9912
四. 安装python接口
由于自己linux系统下python是2.7.6，就没重新安装。如果版本太旧，建议重新安装。参考：http://blog.csdn.net/pan_tian/article/details/7684409
1.安装pip
sudo apt-get install python-pip
python-dev build-essential
2. 配置路径，编辑Makefile.config
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
PYTHON_LIB := /usr/local/lib
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
3.运行以下代码安装必要的依赖项：
sudo pip install -r
./python/requirements.txt
sudo apt-get install python-numpy python-scipy
python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf
python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython
ipython
4. 在caffe的根目录下运行：
make pycaffe
5.
如果python路径添加失败，可以考虑以下方法：（小编使用此方法解决啦）
用super 权限登录，设置环境变量
命令： sudo gedit /etc/profile
在文档的最下面输入：（提示：在PYTHONPATH=之后输入的路径是Linux下自己安装的caffe路径）
PYTHONPATH=caffe/python:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH
命令： source /etc/profile
python
import caffe
6.
test：
命令：python draw_net.py <protext> <outfile>
e.g.
./python/draw_net.py ./examples/mnist/lenet_train_test.prototxt lenet.png
注意：首先要安装了graphviz和pydot
命令： sudo apt-get
install graphviz graphviz-doc
sudo pip install pydot
参考帖子：
1.
http://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4535329.html
2.
http://blog.csdn.net/wingfox117/article/details/46278001
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