寫在前面：之前一直在搞keras，最近由於某些需求，需要學習caffe，在此記錄caffe的安裝記錄。默認已經安裝了cuda

如果是從其他的深度學習平臺遷移到Caffe，那麽按照這個教程來就可以了。

第一步：git clone https://github.com/BVLC/caffe.git，然後安裝下面的一對依賴文件。

apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

第二步，要安裝opencv，我也不知道為什麽要安裝，不安裝就是不行，註意，一定要進入到caffe的目錄下面。

cd caffe
sudo git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
cd Install-OpenCV/Ubuntu
sudo sh dependencies.sh
cd 2.4
sudo sh opencv2_4_10.sh

第三步，如果你安裝了cudnn，那就先別急著編譯，修改Makefile文件使得可以使用cudnn加速

sudo vi Makefile.config
將USE_CUDNN 行的註釋符號#去除，即 USE_CUDNN := 1

第四步，編譯，不過這裏可能會遇到一個小問題，那就是“fatal error: hdf5.h”，解決方案如下

1：在Makefile.config文件中，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代碼改為第二行代碼。

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

2：在Makefile文件中，把 hdf5_hl 和hdf5

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
接下來就可以正常編譯了


cd ~/caffe
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
make all

這樣就可以了，在命令行中輸入echo $?如果返回的是0，那麽就編譯安裝成功了，接下來就是測試一個小例子了。

ubuntu166.04之Caffe安裝