首先吐槽一下本屌的筆記本，我現在的筆記本還是大一時候買的Dell INSPIRON 4010，沒有Nvidia，沒有Nvidia，沒有Nvidia，沒有Nvidia，重要的事情說四遍，呵呵。

操作系統: Ubuntu 14.04

是否使用PYTHON API: 是, 目標是安裝后CAFFE能作為PYTHON MODULE來使用

硬件: 低端筆記本, 只使用CPU模式

1.安裝依賴

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-devsudo apt-get install libatlas-base-de

PYTHON需要2.7版本,這是操作系統本身已經安裝好的. 輸入python2.7 --version 會顯示具體的版本號說明安裝了.

但是還需要sudo apt-get install python-dev

2.下載Caffe

使用Git直接下載Caffe非常簡單，或者去https://github.com/BVLC/caffe下載。由于我習慣去github上找代碼，所以就直接去下載的源碼。

下載完成后，會在家目錄下的下載里找到caffe-master.zip，用unzip命令解壓到家目錄下，然后重命名為caffe.

3.編譯Caffe

（1）切換到Caffe所在目錄

cp Makefile.config.example Makefile.config

（2）修改配置文件Makefile.config

CPU_ONLY := 1

配置一些引用文件（增加部分主要是解決新版本下，HDF5的路徑問題）

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serialBLAS := atlas

計算能力 mkl > openlas >atlas

（3）編譯 Caffe

make all make test make runtest

另外, 這個make默認是用CPU單核運算,如果想要快一點, 比如我想使用四核, 在make后面加上-j4標簽。

如果上面4行某一行報錯之后想要重試,建議先make clean再重新開始。

4.編譯Python接口

Caffe擁有python/C++/shell接口，在Caffe使用python特別方便，在實例中都有接口的說明。

確保pip已經安裝

sudo apt-get install python-pip

執行安裝依賴

在caffe根目錄的python文件夾下，有一個requirements.txt的清單文件，上面列出了需要的依賴庫，按照這個清單安裝就可以了。

在安裝scipy庫的時候，需要fortran編譯器（gfortran)，如果沒有這個編譯器就會報錯，因此，我們可以先安裝一下。

首先回到caffe的根目錄，然后執行安裝代碼：

cd ~/caffesudo apt-get install gfortranfor req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

安裝完成以后，我們可以執行：

sudo pip install -r python/requirements.txt

就會看到，安裝成功的，都會顯示Requirement already satisfied, 沒有安裝成功的，會繼續安裝。

編譯python接口

make pycaffe
--結果顯示ALL TESTS PASSED就安裝好了！

運行python結構

$ python2.7Python 2.7.12 (default, Jul 1 2016, 15:12:24) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import caffe>>>

如果沒有報錯，說明caffe安裝全部完成！

5.在Mnist運行Lenet

獲取數據源

./data/mnist/get_mnist.sh./examples/mnist/create_mnist.sh

因為是CPU運行，所以修改在examples文件下的Mnist下的lenet_solver.prototxt中的solver_mode:CPU

solver_mode: CPU

訓練模型

./examples/mnist/train_lenet.sh

整個訓練時間會持續很久，這是因為本屌的筆記本還是i3處理器，且沒有啟用GPU，并且默認是單核，所以本屌足足等了3個小時

以上所述是小編給大家介紹的Ubuntu14.04搭建Caffe(僅CPU）詳解教程，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對VEVB武林網網站的支持！