affe是一個深度學習的庫，相信搞深度學習的話，不是用這個庫就是用theano吧。要想使用caffe首先第一步就是要配置好caffe的環境。在這里，我主要說的是在debian的linux環境下如何配置好caffe的庫。因為python編寫程序比較方便，在文章最后，我還會具體說明如何配置python環境。本文章為本人原創。非盈利性質網站轉載請在文章開頭處著名作者：77695，來源? http://www.cnblogs.com/cj695/ ?。盈利性質網站轉載請與作者聯系，聯系方式在文章后面。如未聯系，本人將通過一切可能且合法的途徑追繳相應稿酬。請在轉載時保留此聲明。

1、前期準備

首先從github上下載好caffe庫： ? https://github.com/BVLC/caffe ? ，解壓，得到這些東西

使用這一句話創建一個makefile.config的副本

接下來就是修改makefile.config，在這個文件里面對應的注釋講的很清楚，需要哪一項，吧對應那一項前面“#”去掉就好了

先拿make all測試，提示錯誤如下：

make: protoc：命令未找到?
make: *** [.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h] 錯誤 127

2、編譯以及安裝protoc

那就下載protobuf吧，在github下載，解壓 ? https://github.com/google/protobuf ? ：

運行

    
      
        
          $ .
          
            /autogen.sh
          
        
      
    
  

原來先要安裝curl：額，貌似curl安裝不成功那就跳過吧。因為curl祈禱的作用就是下載文件，但 ? https://googletest.googlecode.com/files/gtest-1.7.0.zip ? 這個東西還是要下，那就直接下載吧，可能需要科學上網，這個方法那就八仙過海各顯省通，我就不贅述。

下載好以后把壓縮包移動過去。

找到對應位置注釋掉curl

再次運行，提示錯誤

./autogen.sh: 40: ./autogen.sh: autoreconf: not found?

原因是沒安裝 automake 工具

運行命令安裝：sudo apt-get install autoconf automake libtool

再一次./autogen.sh，成功！然后依次運行以下命令

    
      
        $ ./configure $ make $ make check $ make install
      
    
  

    
      
        執行完make check以后出現：
      
    
  

    
      就說明沒什么問題了，就可以繼續執行make install
    
  

執行完以后切換到caffe目錄，先make clean一下，接著make all

還是提示找不到庫，

3、安裝一系列依賴庫

再執行安裝一些庫：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev，稍等

再執行make clean，接著make all，提示：

./include/caffe/common.hpp:5:27: fatal error: gflags/gflags.h: 沒有那個文件或目錄。說明protobuf的庫已經差不多了。

4、安裝gflags

這里繼續安裝gflags： ? https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip ? 下載。解壓

    
      cd gflags-master

mkdir build && cd build

export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1

make 

su
      
        
          do make install
        
      
    
  

    
      在執行第三句話的時候可能會提示版本較低，直接在這里
    
    
      
        
          http:/
          
            /www.cmake.org/install
            
              /
            
          
        
      
    
    
      
        下載最新版本的cmake就好了（下載.sh的文件直接運行就可以了）。要配置一下環境變量
      
    
  

然后接著執行下面兩條命令，就好了。弄完之后繼續切換到caffe目錄，先make clean一下，接著make all

./include/caffe/util/mkl_alternate.hpp:11:19: fatal error: cblas.h: 沒有那個文件或目錄
compilation terminated.

說明gflag安裝成功了，

5、編譯安裝ATLAS

接下來開始搞定cblas的問題。? BLAS ?（Basic Linear Algebra Subprograms，基礎線性代數程序集）是一個? 應用程序接口 ? （API）標準。他的實現有很多，caffe用的是其中的三種實現ATLAS, MKL, or OpenBLAS.這里我準備使用ATLAS： http://sourceforge.net/projects/math-atlas/files/ ? 先下載，解壓。按照官方文檔寫的，依次執行如下命令

首先選擇高性能cpu模式：

    
      /usr/bin/cpufreq-selector -g performance
    
  

    
      然后在ATLAS目錄下建立文件夾
    
  

    
      
        mkdir Linux_C2D64SSE3 
        
          # create BLDdir cd Linux_C2D64SSE3 
          
            # enter BLDdir 
          
        
      
    
  

../configure -b? 64 ?-D c -DPentiumCPS=? 2800 ?-Fa alg -fPIC --with-netlib-lapack-tarfile= /home/haiyu/Programs_Install/lapack-3.5.0.tgz ?--prefix=

?

/usr/local/atlas

需要根據個人系統修改：

?

-b 指定編譯出庫的類型（32位庫還是64位庫）

-D c -DPentiumCPS 是指定你的CPU的時鐘頻率，可以通過 grep MHz /proc/cpuinfo 得到

-Fa alg -fPIC 得到與位置無關的代碼，生成動態的共享庫

--prefix 為安裝路徑

--with-netlib-lapack-tarfile 則是lapack壓縮包路徑

    
         make build                                    
      
        # tune & build lib make check 
        
          # sanity check correct answer make ptcheck 
          
            # sanity check parallel make time 
            
              # check 
              
                if lib is fast make install 
                
                  # copy libs to install dir
                
              
            
          
        
      
    
  

這里還需要一個lapack的庫，在這里下載 ? http://www.netlib.org/lapack/ ? ，下載之后直接把/home/whaley/dload/lapack-3.4.1.tgz替換成對應的路徑就好了

在執行../configure的時候，會提示gfortran:命令未找到，直接用apt-get安裝即可。然后make build之后就可以休息去了。等一個小時再過來看吧。

ok。。現在是第二天。昨天晚上凌晨3點的時候終于看到它提示DONE了。這速度。太！“快”！了！繼續執行接下來的命令幾個可以忽略的就忽略了，然后再切換到CAFFE目錄make clean/all，依舊提示

但這個時候在atla的prefix指定的安裝路徑下已經有include/cblas.h

執行這兩條，添加目錄到include環境變量

6、安裝lmdb

接著make，提示錯誤lmdb沒裝

git clone git://gitorious.org/mdb/mdb.git?

cd mdb/libraries/liblmdb?

make && make install?

運行完，再回到caffe目錄編譯

提示? ：

AR -o .build_release/lib/libcaffe.a?
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so?
/usr/bin/ld: cannot find -lcblas?
/usr/bin/ld: cannot find -latlas?
collect2: error: ld returned 1 exit status

7、安裝其他依賴包

解決辦法：安裝這些包

apt-get install libatlas-dev?
apt-get install liblapack-dev?
apt-get install? libatlas-base-dev?

問題解決

又提示這個錯誤.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::protobuf，重新編譯protobuf

make uninstall?
make clean?

    
      
        .
        
          /configure --prefix=/usr
        
      
    
  

    
      
        
          make
        
      
    
  

    
      
        make check make install
      
    
  

    
      
        搞定，返回caffe，編譯成功！！！！！！！！！！！！！此處有掌聲！！！！！
      
    
  

然后把目錄添加到PYTHON環境變量就行了

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/cj695/protobuf/python/?
最后還要找到protobuf的Python目錄

    
      
        python setup.py build python setup.py test python setup.py install
      
    
  

    
      
        安裝一下
      
    
  

    
      
        激動人心的一顆來了！！！！！！！！！！！打開python，
        
          import caffe。。這一刻，我哭了！！！！！！！！！！！！！
        
      
    
  

8、總結一下

    
      
        耗費兩天時間，卡時間比較多的主要有兩個地方，首先查錯一定要從上往下查。基本上最上面的錯誤才是最根本的錯誤；其次，在安裝過程中對配置做過的修改一定要記清楚，別自己把安裝路徑改了結果還不知道是怎么回事。
      
    
  

另外，如果在安裝gflags的時候出現問題，可以實驗一下用apt-get安裝gflag，命令如下：

sudo apt-get install python-gflags

caffe的配置大概也就這些內容，希望這篇文章能夠對你有所幫助

caffe安裝１