本文章主要引用《21天實(shí)戰(zhàn)Caffe》的方法砰诵，并將一些Ubuntu16.04可能會遇到的問題加以描述和總結(jié)。這篇之前需要配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境徒溪，安裝過程不再贅述梳侨，請參考文章：深度學(xué)習(xí)主機(jī)環(huán)境配置：Ubuntu16.04+GTX 1080+CUDA8.0+CUDNN5.1

1. 安裝Caffe依賴包

在Ubuntu16.04系統(tǒng)中，Caffe的所有依賴包都可以用apt-get搞定材蛛。

sudo apt-get -y install git

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

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

sudo apt-get -y install libatlas-base-dev

sudo apt-get -y install python-dev （貌似Ubuntu16.04已經(jīng)包含了python包）

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

Caffe所需要的安裝就這樣輕輕松松搞定啦圆到！

2. 下載Caffe源碼：

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

cd caffe

mv Makefile.config.example Makefile.config

3. 修改Makefile.config文件

gedit Makefile.config ? （修改Makefile.config文件）

1） 根據(jù)自己的GPU型號修改arch值，由于我的是GTX1080卑吭，對應(yīng)性能61芽淡，此處?可查看所以保留50,52,60,61，其他全部注釋掉或干脆刪掉豆赏。修改為：

#CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \

# ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \

# ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \

# ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \

CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \

# ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?-gencode arch=compute_61,code=compute_61

2）將以下兩行：

INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include

LIBRARIES +=glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

修改為：

INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include/usr/include/hdf5/serial/

LIBRARIES +=glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

修改Makefile.config之后挣菲，保存，就可以進(jìn)行編譯了掷邦！

make -j

測試caffe訓(xùn)練mnist數(shù)據(jù)集

cd data/mnist/

./get_mnist.sh ?（下載mnist數(shù)據(jù)集）

cd?

cd caffe

./examples/mnist/create_mnist.sh （轉(zhuǎn)換格式）

./examples/mnist/train_lenet.sh （訓(xùn)練）

用訓(xùn)練好的模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測：

./build/tools/caffe.bin test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -iterations 100

就此白胀，Ubuntu16.04 下的caffe就編譯好了，可以開始你的caffe之旅啦抚岗！如有任何疑問或杠，歡迎給小編留言！