後續說明：最近又在新的機子上裝了一遍caffeonspark,發現我原來說的需要在caffe-public資料夾下再編譯一遍caffe的步驟是多餘的，因為編譯caffeonspark的過程中自己會到caffe-public這個資料夾下再編譯一次。上次之所以以為得手動編譯一次，可能是因為它自動編譯時失敗了，而手動編譯之後又重新work了。但是還是要注意，如果配置caffe時進行了自定義的改動，也要在caffe-public資料夾下進行相應的改動（特別是opencv3.0）。汗。。。所以如果編譯過程中出錯的話可以根據提示去Makefile檔案下看看執行的命令，有助於編譯的進行。

        今年２月，Yahoo 對外發布了 CaffeOnSpark 人工智慧的原始碼

1.下載

這裡首先把接下來需要直接用到的安裝包先列出來，方便提前下載：

1.1 首先是CaffeOnSpark原始碼，可以從github上下載zip包，或者使用命令下載：

git clone https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark.git --recursive

1.2 spark和haddop，spark不必說肯定要下載，另外根據github網站上的教程，還需要下載hadoop，這個我不知是必須的還是為了方便在hadoop叢集上使用，不過這裡就先按照它的要求來做，反正不會有壞處。spark和hadoop的下載地址：

1.3 Apache Maven，這是一個軟體（特別是Java軟體）專案管理及自動構建工具，由Apache軟體基金會所提供。之所以需要用到這個，是在編譯CaffeOnSpark時makefile裡面的命令用到了mvn，這個在github網站的教程裡並沒有提到。

1.4 OpenCV，之所以要opencv，是因為在配置caffe時需要的，如果你的電腦上之前安裝過opencv的話，這個可以忽略。OpenCV的下載在下面配置caffe的教程裡有連結。

2. 環境配置

這裡的每一個環境的設定都是單獨配置某個應用時需要設定的，包括配spark,caffe,maven等，所以如果你之前在/etc/profile檔案裡面設定過某一個環境變數，在這裡就可以忽略它。開啟/etc/profile檔案，輸入：

export HADOOP_HOME=／path/to/hadoop
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${PATH}
export SPARK_HOME=／path/to/spark
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:${PATH}
export MAVEN_HOME=／path/to//maven
export PATH=${MAVEN_HOME}/bin:${PATH}

　　以上步驟完成了對spark,hadoop，maven環境的設定（對於spark的設定其實不止這麼簡單，還需要設定java等環境，可以看我另外一篇部落格64位UBUNTU 下安裝和配置使用python的spark），接下來就是要配置caffe了。值得注意是，即使你之前在你的電腦上配置過caffe，這裡還是需要在CaffeOnSpark/caffe－public路徑下再次編譯caffe，不過caffe所需要的環境就不需要再次設定了。如果你之前沒配置過caffe，可以根據這個教程來，只是注意要在CaffeOnSpark/caffe－public下編譯caffe,而且不需要再下載caffe安裝包。對於makefile.config和makefile檔案的修改，也是在這個路徑裡面進行，除了caffe配置教程裡的修改，這裡還需要對makefile.config檔案加入這一句：

INCLUDE_DIRS += ${JAVA_HOME}/include

3. 編譯CaffeOnSpark

如果你上面的步驟都完成了，就可以退到/path/to/CaffeOnSpark路徑下編譯CaffeOnSpark，執行命令：

sudo make build

使用sudo 為了保證編譯過程中對系統訪問的許可權.但是最好之前先執行:

alias sudo="sudo env PATH=$PATH"

如果前面的步驟都正確完成，就會開始對CaffeOnSpark進行編譯（如下圖），過程中需要下載很多東西，所以需要較長時間，請耐心等待。

如果網路不好的話，可能也會出現編譯出錯的提示（主要是maven相關的），可以等到網路穩定了再make build一次。

編譯完成後，再執行下面兩條命令：

export LD_LIBRARY_PATH=${CAFFE_ON_SPARK}/caffe-public/distribute/lib:${CAFFE_ON_SPARK}/caffe-distri/distribute/lib
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda-7.0/lib64:/usr/local/mkl/lib/intel64/