caffe初体验——ubuntu下配置caffe

总算要在自己电脑搭建caffe环境了，一不做二不休，把之前一直想换的ubuntu13.10卸了，装上了ubuntu14.10。

顺便说下要在自己电脑上跑caffe实验，最低配置显存2G，硬盘空间100G，低于这个配置就只能配好后学习下框架，看看代码，跑实验就别想了。比如我的电脑两项配置都只有这标准的一半。

第一步: nVidia驱动和CUDA ToolKit的安装和调试

直接用（*.deb方法）

1. CUDA Repository

获取CUDA安装包,安装包请自行去NVidia官网下载。

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1410-7-0-local_7.0-28_amd64.deb

$ sudo apt-get update

2. CUDA Toolkit

$ sudo apt-get install -y cuda

3. Environment Variables

$ export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.0

$ export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64

$ PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}

$ export PATH

二、安装BLAS

有ATLAS，MKL或者OpenBLAS三种方式。MKL需要到英特尔官网下载，并且要先申请student账号。等我辛辛苦苦验证完邮箱，申请了下载权限，发现下载和安装MKL需要好几G，看到后我果断放弃了。
ATLAS是三者性能中最低的，但是不需要大空间，安装方便：

sudo apt-get install libatlas-base-dev

三、安装OpenCV

网上很多版本是2.几的，现在最新的已经出到3.几了，这里介绍一个3.0的安装。并且官方版本的配置比较麻烦，推荐用github上别人修改过的包

1. github上下载安装包

2. 切换到文件保存的文件夹，然后安装依赖项：

sudo sh Ubuntu/dependencies.sh

3. 切换目录Ubuntu\3.0\安装OpenCV 3.0.0rc1：

sudo sh opencv3_0_0-rc1.sh

这里要等比较久。。。

如果出错的话，可以google一下提示错误信息，2.几版本我装了无数次都因为各种原因失败了，但是3.0这个版本安装成功了。

四、安装其他依赖项

1. Google Logging Library（glog），下载地址：https://code.google.com/p/google-glog/，然后解压安装：

$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz

$ ./configure

$ make

$ sudo make install

2. 其他依赖项

$ sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev

$ sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

五、安装caffe

1. 安装pycaffe必须的一些依赖项：

$ sudo apt-get install -y 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

$ sudo apt-get install -y protobuf-c-compiler protobuf-compiler

2.安装cuDNN

cuDNN能大大降低GPU处理的时间，但是我的显卡工作能力只有2.1，并不能够支持cuDNN，无奈跳过此步。另外官网上申请下载cuDNN也是个麻烦的过程。

3.github上下载caffe包，切换到Caffe-master的文件夹，生成Makefile.config配置文件，执行：

$ cp Makefile.config.example Makefile.config

4. 配置Makefile.config文件（仅列出修改部分）

a. 启用GPU，添加注释"#"

# CPU_ONLY := 1

b. 配置Makefile文件（实现对OpenCV 3.x的支持）

查找“Derive include and lib directories”一节，修改“LIBRARIES +=”的最后一行，增加opencv_imgcodecs

opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

5. 编译caffe-master！！！"-j4"是使用CPU的多核进行编译，可以极大地加速编译的速度，建议使用。

$ make all -j4

$ make test -j4

$ make runtest -j4
编译Python和Matlab用到的caffe文件
$ make pycaffe -j4

$ make matcaffe -j4

六、测试

至此caffe环境已经搭建完成，进入examples文件夹，里面有许多样例。把mnist和ciar10这两个样例仔细看一遍跑一遍，就能基本了解caffe的使用了。

搭建过程中，遇到任何错误，google一下都是能找到解决方法的。

刚入门caffe的新手，行文粗糙，多多指正。

我的安装过程主要参考

https://ouxinyu.github.io/Blogs/20140723001.html

多谢这位大神。