原文地址：https://blogof33.com/post/5/
很長一段時間沒有更新博客了，忙著充電少孝，忙著學(xué)習(xí)继低。這次做項目需要使用到caffe，花了一些時間搭好了稍走。本來是懶得寫這一篇文章的袁翁，但是突然看到Tensorflow那一篇已經(jīng)有700+的閱讀量了，小博客訪問量本來就少婿脸，大多仰仗校友們幫助粱胜，不能就這樣荒廢下去，辜負(fù)大家的一片心意狐树，剛好寫一下自己踩的坑焙压，防止重蹈覆轍。
這篇教程參考了caffe官方文檔抑钟，分成兩個版本涯曲，CPU版本和GPU版本，其實本質(zhì)上只是配置不同罷了在塔。
首先需要查看默認(rèn)python（針對Python2與Python3并存的情況）：
python --version
如果是python2.7幻件，則以下請遵循python2.7的配置，如果是python3.5以上蛔溃，則遵循python3.5的配置（最好使用python2.7傲武，因為教程只在2.7環(huán)境下編譯通過，不保證3.5以上不會出現(xiàn)問題）城榛。
初始配置：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev libboost-all-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
#下載包管理器pip揪利，如果有可以跳過
sudo apt-get install -y python-pip
#如果默認(rèn)python是Python2.7
sudo apt-get install -y python-dev
sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy
#如果默認(rèn)python是Python3.5及以上
sudo apt-get install -y python3-dev
sudo apt-get install -y python3-numpy python3-scipy
#如果opencv版本為2.4
sudo apt-get install -y libopencv-dev
安裝CUDA 8以及Cudnn（可選）
如果你的顯卡是英偉達（NVIDA）的，并且你想使用GPU版本的caffe狠持，那么可以安裝Cuda Toolkit 8和CUDNN庫疟位，詳情請見博主的另一篇文章。
在Ubuntu16.04上安裝opencv3.3
如果未安裝opencv則可以通過以下方式安裝opencv3.3（目前最新版）喘垂。
構(gòu)建opencv 3.3
首先安裝依賴關(guān)系：
sudo apt-get install --assume-yes build-essential cmake git
sudo apt-get install --assume-yes pkg-config unzip ffmpeg qtbase5-dev python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy
sudo apt-get install --assume-yes libopencv-dev libgtk-3-dev libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev
sudo apt-get install --assume-yes libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install --assume-yes libv4l-dev libtbb-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev
sudo apt-get install --assume-yes libvorbis-dev libxvidcore-dev v4l-utils vtk6
sudo apt-get install --assume-yes liblapacke-dev libopenblas-dev libgdal-dev checkinstall
然后從https://github.com/opencv/opencv/archive/3.3.0.zip下載OpenCV 3.3的最新源代碼甜刻，解壓以后進入解壓后的目錄（一般為opencv-3.3.0），執(zhí)行：
mkdir build
cd build/
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D FORCE_VTK=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D
#如果是CUDA 8.0正勒，則執(zhí)行以下命令
CUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -D WITH_GDAL=ON -D WITH_XINE=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
#如果是CUDA 9.0得院，則執(zhí)行以下命令
CUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES --expt-relaxed-constexpr"
#最后make
make -j $(($(nproc) + 1))
注意：Java 9會導(dǎo)致編譯失敗。
安裝Opencv 3.3
使用make:
sudo make install
sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig
sudo apt-get update
#以上完成以后重啟
reboot
測試opencv 3.3
進入opencv 3.3目錄章贞，執(zhí)行以下代碼：
cd samples/cpp
g++ edge.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs` -o test
./test
如圖所示：
說明opencv安裝成功祥绞。
修改gcc和g++版本
在編譯caffe之前，先要查看ubuntu下的gcc和g++默認(rèn)版本，如果是5.0以下（比如4.8）蜕径，則需要修改两踏。查看：
gcc -v
g++ -v
如果都是5.0以下，則輸入以下命令：
sudo rm /usr/bin/gcc
sudo rm /usr/bin/g++
sudo ln -s /usr/bin/gcc-5 /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-5 /usr/bin/g++
sudo ldconfig
然后再次檢查gcc和g++版本：
gcc -v
g++ -v
如果都是5.0以上則修改成功兜喻。
然后如果進行了修改梦染，則再編輯/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/include/host_config.h文件，將119行的
error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!
注釋掉：
//#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!
編譯caffe
從github上面clone caffe：
cd
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
進入caffe目錄下朴皆，將Makefile.config.example復(fù)制到Makefile.config中：
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
當(dāng)前路徑如圖所示：
下面分成兩個版本分別編譯caffe帕识，請各位讀者根據(jù)需要選擇CPU或者GPU版本。
CPU版本
編輯Makefile.config：
vi Makefile.config
將配置文件里面的#CPU_ONLY：= 1改為CPU_ONLY：= 1遂铡，即取消注釋肮疗。
同理將# WITH_PYTHON_LAYER := 1修改為 WITH_PYTHON_LAYER:=1，#USE_OPENCV := 0修改成USE_OPENCV :=1忧便，#USE_LEVELDB := 0修改為 USE_LEVELDB:=1族吻，將#USE_LMDB := 0修改成 USE_LMDB :=1帽借。
然后修改以下幾行（路徑根據(jù)自己的情況來定）：
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
WITH_PYTHON_LAYER := 1
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
如果opencv為3以上（本文為3.3）珠增，則將OPENCV_VERSION := 3取消注釋，然后修改下面一行（opencv中的3rdparty/lib路徑根據(jù)自己的情況來定）：
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial /usr/local/share/OpenCV/3rdparty/lib/
然后進入Python目錄安裝依賴關(guān)系：
cd python
#默認(rèn)Python版本為Python2
for req in $(cat requirements.txt); do sudo -H pip2 install $req --upgrade; done
然后返回caffe目錄砍艾，修改Makefile.config：
cd ..
vi Makefile.config
將這一行：
NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
替換為：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
然后打開CMakeLists.txt蒂教，加入下面一行：
# ---[ Includes
set(${CMAKE_CXX_FLAGS} "-D_FORCE_INLINES ${CMAKE_CXX_FLAGS}")
最后編譯caffe（在caffe目錄下）：
mkdir build
cd build
cmake ..
make all -j $(($(nproc) + 1))
make test -j $(($(nproc) + 1))
make runtest -j $(($(nproc) + 1))
make pycaffe -j $(($(nproc) + 1))
#看看是否在caffe目錄下，不是就切換到該目錄下再執(zhí)行
make distribute -j $(($(nproc) + 1))
最后為了讓Python與Caffe一起工作脆荷，編輯文件~/.bashrc：
vi ~/.bashrc
在文件末尾加入這一行：
export PYTHONPATH=/path/to/caffe-master/python:$PYTHONPATH
最后為了使配置立即生效：
source ~/.bashrc
CPU版本至此編譯完成凝垛。
GPU版本
和CPU版本很像，只是有些許不同蜓谋。編譯該版本前請保證已經(jīng)安裝CUDA 8和Cudnn梦皮。
編輯Makefile.config：
vi Makefile.config
將配置文件里面的# USE_CUDNN := 1 修改成： USE_CUDNN := 1，即取消注釋桃焕。
同理將# WITH_PYTHON_LAYER := 1修改為 WITH_PYTHON_LAYER:=1剑肯，#USE_OPENCV := 0修改成USE_OPENCV :=1，#USE_LEVELDB := 0修改為 USE_LEVELDB:=1观堂，將#USE_LMDB := 0修改成 USE_LMDB :=1让网。
然后修改以下幾行（路徑根據(jù)自己的情況來定）：
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
WITH_PYTHON_LAYER := 1
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
CUDA_DIR := /usr/local/cuda-8.0
如果opencv為3以上（本文為3.3），則將OPENCV_VERSION := 3取消注釋师痕，然后修改下面一行（opencv中的3rdparty/lib路徑根據(jù)自己的情況來定）：
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial /usr/local/share/OpenCV/3rdparty/lib/
然后進入Python目錄安裝依賴關(guān)系：
cd python
#默認(rèn)Python版本為Python2
for req in $(cat requirements.txt); do sudo -H pip2 install $req --upgrade; done
然后返回caffe目錄溃睹，修改Makefile.config：
cd ..
vi Makefile.config
將這一行：
NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
替換為：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
然后打開CMakeLists.txt，加入下面一行：
# ---[ Includes
set(${CMAKE_CXX_FLAGS} "-D_FORCE_INLINES ${CMAKE_CXX_FLAGS}")
最后編譯caffe（在caffe目錄下）：
mkdir build
cd build
cmake ..
make all -j $(($(nproc) + 1))
make test -j $(($(nproc) + 1))
make runtest -j $(($(nproc) + 1))
make pycaffe -j $(($(nproc) + 1))
#看看是否在caffe目錄下胰坟，不是就切換到該目錄下再執(zhí)行
make distribute -j $(($(nproc) + 1))
最后為了讓Python與Caffe一起工作因篇，編輯文件~/.bashrc：
vi ~/.bashrc
在文件末尾加入這一行：
export PYTHONPATH=/path/to/caffe-master/python:$PYTHONPATH
最后為了使配置立即生效：
source ~/.bashrc
至此GPU版本編譯成功。
測試caffe mnist集
進入caffe目錄并測試：
cd ~/caffe
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
./examples/mnist/train_lenet.sh
結(jié)果如下：
測試成功，至此惜犀，本教程結(jié)束铛碑。
