Caffe安裝過程全記錄
由於專案需要，這周花了兩天時間在實驗室的雲伺服器上搭好了Caffe環境，期間走了一些彎路，也總結了一些經驗教訓。今天又從頭開始重新搭了一遍，並且記錄下了整個過程，形成了這篇安裝筆記，留作備忘。
系統環境：
- 作業系統：CentOS 6.5 64位
- 顯示卡配置：無GPU
主要參考文件：
首先明確幾個問題：
- 因為我們的伺服器沒有GPU，所以這篇筆記不涉及CUDA和cuDNN的安裝；
- 配置了Caffe的Python介面Pycaffe，未配置MATLAB介面Matcaffe；
- BLAS選用OpenBLAS庫，Pycaffe的依賴選用Anaconda來安裝；
- 基本按照文件2中的順序和方法來安裝各項依賴，當yum軟體庫中的版本不滿足要求時則採取原始碼編譯安裝的方式，並調整了個別依賴的安裝次序；
- 按照文件3的說法，各依賴均需安裝在/usr/local目錄下，否則Caffe編譯時會提示找不到相應的庫（大多數依賴的預設安裝路徑就在/usr/local，但是有個別除外，需要特別注意；另外，我是用root使用者登入的所以不存在/usr目錄寫入許可權的問題，如果用其他使用者登入的話最好用
sudo命令來安裝）。
下面是具體的安裝過程：
1. Protobuf
我下載的版本是Protobuf 3.3.2（Pycaffe要求Protobuf版本>=2.5.0）：
cd ~
wget https://github.com/google/protobuf/archive/v3.3 解壓：
tar -zxvf v3.3.2.tar.gz
cd protobuf-3.3.2編譯之前需要先執行下面的指令碼來生成configure檔案：
./autogen.sh然後就是正常的編譯、安裝：
./configure
make
make check
sudo make install預設的安裝路徑就在/usr/local，所以只要確保當前使用者有寫入許可權就可以了，不需要特別指定安裝路徑；
安裝完成後重新整理動態庫目錄的快取：
sudo ldconfig測試是否安裝成功：
protoc --version如果回顯 libprotoc 3.3.2
注：這裡編譯的是protobuf的C++介面，由於編譯Python介面所需的依賴較多，所以將其放在安裝Anaconda之後。
2. LevelDB，Snappy
Pycaffe要求LevelDB版本>=0.191，yum軟體庫中的版本滿足要求，所以這裡採用Caffe官網給出的方法，直接用yum安裝：
sudo yum install leveldb-devel snappy-devel安裝時的版本是LevelDB 1.7.0和Snappy 1.1.0；
安裝的路徑為/usr/include（包含目錄）和/usr/lib64（庫目錄），這兩個目錄最後需要在Caffe的Makefile.config檔案中配置。
3. OpenCV
這裡使用GitHub上 @jayrambhia 寫好的指令碼來自動安裝：
cd ~
git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV.git
cd Install-OpenCV/RedHat
sudo ./opencv_latest.sh安裝時的版本是OpenCV 3.2.0（Caffe要求OpenCV版本>=2.4）。
安裝的過程中在”– ICV: Downloading ippicv_linux_20151201.tgz…”這一步會卡很長時間，而且最後通常都會下載失敗；
我在網上找到了這個包，上傳了一份到這裡 http://download.csdn.net/detail/u010391437/9880368 ；
把下載好的包上傳到目錄 ~/Install-OpenCV/RedHat/OpenCV/opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-xxx/，重新執行 sudo ./opencv_latest.sh 即可完成安裝。
4. HDF5
後面的Anaconda會自動安裝，這裡可以先跳過這一步。
5. GLog，GFlags，LMDB
這三項依賴均採用Caffe官網給出的方式來安裝：
GLog：
cd ~
wget https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/google-glog/glog-0.3.3.tar.gz
tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make && sudo make installGFlags：
cd ~
wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip
unzip master.zip
cd gflags-master
mkdir build && cd build
export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1
make && sudo make installLMDB：
cd ~
git clone https://github.com/LMDB/lmdb
cd lmdb/libraries/liblmdb
make && sudo make install預設的安裝路徑均在/usr/local，不需要特別指定。
安裝時的版本分別為GLog 0.3.3，GFlags 2.2.0，LMDB 0.9.21。
6. OpenBLAS
我下載的版本是OpenBLAS 0.2.19：
cd ~
wget http://github.com/xianyi/OpenBLAS/archive/v0.2.19.tar.gz解壓：
tar -zxvf v0.2.19.tar.gz
cd OpenBLAS-0.2.19編譯，安裝：
make
sudo make PREFIX=/usr/local install由於OpenBLAS的預設安裝路徑是/opt/OpenBLAS，所以這裡我們需要用 PREFIX 選項來指定安裝路徑，安裝到/usr/local。
7. Anaconda
這個包提供了Pycaffe所需的多項依賴，包括Python、NumPy、pandas等，還提供了HDF5等其他的庫。
官網提供了兩種版本：Anaconda2基於Python 2.7，Anaconda3基於Python 3.6。
我下載的版本是Anaconda2 4.4.0：
cd ~
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh下載後直接執行即可：
sudo bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh先讓你閱讀license，一路回車；
然後問你是否接受license，輸入yes；
接下來輸入安裝路徑，預設是 ~/anaconda2，我在這裡安到了/usr/local/anaconda2；
最後問你要不要把安裝路徑加入使用者環境變數PATH，輸入yes，安裝完成。
安裝完成後還要繼續做一步操作，把Anaconda的庫目錄新增到環境變數中：
開啟當前使用者的 .bashrc 檔案：
vim ~/.bashrc在末尾新增一行：
export LD_LIBRARY_PATH=your_anaconda_path/lib:/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH用Anaconda的實際安裝路徑替換your_anaconda_path（我在這裡填的是/usr/local/anaconda2）；
儲存，退出；
關閉當前終端，重新開啟一個新的終端使環境變數生效。
這一步非常重要，後面執行Caffe的時候如果報錯找不到libxxx.so檔案，很可能就是由於沒有新增庫目錄引起的。
8. Protobuf - Python介面
由於編譯protobuf的Python介面所需的依賴Anaconda都會幫我們自動裝好，所以把Python介面的編譯放到Anaconda安裝之後來做。
cd ~/protobuf-3.3.2/python
python setup.py build
python setup.py test
python setup.py install完成後進入Python命令列驗證一下是否安裝成功：
python
>>> import google.protobuf如果沒有報錯則說明protobuf的Python介面安裝成功。
9. Boost
我下載的版本是Boost 1.64.0（Caffe要求Boost版本>=1.55）：
cd ~
wget https://dl.bintray.com/boostorg/release/1.64.0/source/boost_1_64_0.tar.gz解壓：
tar -zxvf boost_1_64_0.tar.gz
cd boost_1_64_0編譯，安裝：
./bootstrap.sh
sudo ./b2
sudo ./b2 install預設安裝路徑就在/usr/local，所以不需要特別指定。
10. Caffe
終於迎來了最後一步的重頭戲。
下載：
cd ~
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git修改配置檔案：
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
vim Makefile.config需要修改的地方有以下幾個：
- 取消註釋CPU_ONLY選項（line 8）；
- 取消註釋OPENCV_VERSION選項（line 21）；
- 註釋掉GPU設定的相關選項（CUDA_DIR - line 28; CUDA_ARCH - line 36 ~ 44; TEST_GPUID - line 117）；
- 將BLAS選項改為open（line 50）；
- 取消註釋BLAS_INCLUDE和BLAS_LIB選項，並修改為OpenBLAS相應的安裝路徑（line 54, 55）（我這裡分別改為/usr/local/include和/usr/local/lib）；
- 註釋掉PYTHON_INCLUDE選項（line 68, 69）；
- 取消註釋ANACONDA_HOME和PYTHON_INCLUDE選項（line 72 ~ 75），並將ANACONDA_HOME選項修改為Anaconda的安裝路徑（我這裡改為/usr/local/anaconda2）；
- PYTHON_LIB（註釋掉line 83，取消註釋line 84）；
- 新增額外的包含目錄INCLUDE_DIRS和庫目錄LIBRARY_DIRS（line 94, 95）（我這裡分別添加了/usr/include和/usr/lib64）；
修改後儲存退出，執行編譯：
make all
make test
make runtestPS1. 如果是多核CPU的話可以用 -jn 選項啟動n個執行緒同時編譯，加快編譯速度，比如4核CPU：
make all -j4PS2. 每次編譯失敗後需要先清理編譯檔案：
make clean再重新開始編譯。
最後編譯Python介面：
make pycaffe至此Caffe環境全部安裝完成。
11. Pycaffe編譯和執行過程中的報錯及解決方案
我在編譯和執行Pycaffe的過程中出現過幾個問題，這裡記錄一下，供參考。
11.1 編譯Pycaffe時報錯 “cannot find -lboost_python”
報錯資訊如下：
CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp
/usr/bin/ld: cannot find -lboost_python
collect2: ld returned 1 exit status
make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1報錯的原因是boost.python模組沒有被正確安裝。
解決方案：
重新編譯boost.python模組：
cd ~/boost_1_64_0
./bootstrap.sh --with-libraries=python
sudo ./b2
sudo ./b2 install之後再重新編譯Pycaffe即可。
我猜測boost.python模組的編譯失敗可能和Python版本有關，因為第一次編譯boost時用的是系統的Python，版本2.6；重新編譯boost.python時系統Python由Anaconda提供，版本是2.7。所以在新版安裝筆記中我把boost放到Anaconda安裝之後才編譯，就沒有再出現這個問題了。
11.2 呼叫Pycaffe時報錯 “No module named google.protobuf.internal”
報錯資訊如下：
Traceback (most recent call last):
File "/root/caffe/python/classify_mike.py", line 14, in <module>
import caffe
File "/root/caffe/python/caffe/__init__.py", line 1, in <module>
from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, AdaDeltaSolver, AdamSolver, NCCL, Timer
File "/root/caffe/python/caffe/pycaffe.py", line 15, in <module>
import caffe.io
File "/root/caffe/python/caffe/io.py", line 8, in <module>
from caffe.proto import caffe_pb2
File "/root/caffe/python/caffe/proto/caffe_pb2.py", line 6, in <module>
from google.protobuf.internal import enum_type_wrapper
ImportError: No module named google.protobuf.internal報錯的原因是protobuf的Python介面沒有被正確安裝。
解決方案一：
按照第8步重新編譯protobuf的Python介面。
解決方案二：
在Anaconda中安裝protobuf：
cd /usr/local
sudo chmod 777 -R anaconda2
conda install protobuf編譯安裝成功後便可正常使用Pycaffe。
12. 最後的一點嘮叨
囿於水平有限，文章難免有所疏漏，如果發現哪些地方表述有誤，請指出來大家可以一起討論。
另外這篇文章是我一點一點碼出來的，所以未經允許，請勿轉載，謝謝配合！