一、环境准备

Linux: ubuntu-16.04-desktop-amd64

CUDA:cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

二、安装步骤

1.安装必要的环境

sudo apt-get update #更新软件列表

sudo apt-get upgrade #更新软件

sudo apt-get install build-essential #安装build essentials，安装gcc

2.安装CUDA

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

该部分的安装可以参考官网上的教材。http://doc.nvidia.com/cuda/index/html#axzz45RVcqwa8

3.安装必要的库

A:

sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran libjpeg62 libfreeimage-dev libatlas-base-dev git python-dev python-pip libgoogle-glog-dev libbz2-dev libxml2-dev libxslt-dev libffi-dev libssl-dev libgflags-dev liblmdb-dev python-yaml

B:

sudo easy_install pillow

4.下载caffe

cd ~

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

5.安装python相关的依赖库

cd caffe

cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip install

6.增加符号链接：

sudo ln -s /usr/include/python2.7/ /usr/local/include/python2.7

sudo ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ /usr/local/include/python2.7/numpy

7.修改Makefile.config配置文件

在~/caffe目录下：

A、先将Makefile.config.example复制为Makefile.config

cp Makefile.config.example Makefile.config

B、去掉 # CPU_ONLY: = 1 的注释

用gedit打开Makefile.config(或者直接用vim在终端中打开修改也可以)

gedit Makefile.config

结果如下图：

C、修改PYTHON_INCLUDE路径

把

/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

改为：

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

如图：

D、如果没有 hdf5,安装一下，如果有了，就跳过安装

安装hdf5

sudo apt-get install libhdf5-dev

添加hdf5库文件

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/hdf5/serial/

如图：

8.编译caffe

在caffe目录下面：

make pycaffe

make all

make test

编译通过则说明安装正确，也可以用下面的例子来进行验证。

9.使用MNIST手写数据集测试，训练数据模型

A、获取数据库

cd ~/caffe (or whatever you called your Caffe directory)

./data/mnist/get_mnist.sh

./examples/mnist/create_mnist.sh

B、编辑examples/mnist文件夹下的lenet_solver.prototxt文件，将solver_mode模式从GPU改为CPU。

C、训练模型

./examples/mnist/train_lenet.sh

10、该步很重要，连接python与caffe

判断python 与caffe是否相连其实很简单，只要在终端上输入   python， 然后输入  import caffe，便可以知道是否相连接成功。

如果成功，则会像上图所示无任何提示信息，否则会提示找不到caffe。连接方法如下：

gedit ~/.bashrc  #打开

export PYTHONPATH=/home/usrname/caffe/python:$PYTHONPATH   #配置文件最后写入该路径，本人是export PYTHONPATH=/home/dell/caffe/python:$PYTHONPATH

sorce ~/.bashrc   #生效

执行完之后，在python中重新输入  import caffe。

三、编译常出现的错误：

(1)在make pycaffe后常出现：提示错误：src/caffe/net.cpp:8:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory

网上说给的解决方法：https://github.com/NVIDIA/DIGITS/issues/156

cd /usr/lib/x86_64-Linux-gnu

sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5_serial.so

sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_serial_hl.so

修改Makefile.config

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/hdf5/serial/

即可

我的解决方法：

先安装一下hdf5，以防未安装。执行命令 sudo apt-get install libhdf5-dev

我看了我的/usr/lib/x86_64-linux-gnu目录下并没有libhdf5_serial.so.10.1.0与libhdf5_serial_hl.so.10.0.2，所以我只根据上面提示修改Makefile.config

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/hdf5/serial/

(2)提示错误：directoryg++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)

Please submit a full bug report,

主要原因大体上是因为内存不足

gedit ~/.bashrc    #打开bashrc

export PYTHONPATH=/home/usrname/caffe/python:$PYTHONPATH   #在配置文件最后写入，本人是export PYTHONPATH=/home/dell/caffe/python:$PYTHONPATH

source ~/.bashrc    #生效