【前言】

      關於深度學習，我想朋友們多有了解，這裡就不介紹了。關於深度學習的框架來說，有最近比較流行的Tensorflow，它是由大牛賈揚清2015年聯合谷歌團隊開發的新型框架，安裝比較簡單，不過可惜了，由於小編的電腦是32位作業系統，對於Tensorflow來說，就有點無能為力了。所以，最終還是決定用經典框架——Caffe搭建。                廢話少說，下面就開始我的艱難搭建之旅吧，在這之前還是要特別感謝實驗室的吳學長，小大牛一個，反應靈敏，思路清晰，有很強的知識底蘊，小生佩服啊！

一，安裝開發所依賴的安裝包

 開啟Ubuntu的終端，輸入命令。

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install vim cmake git
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev</span>
 

二，升級g++。

終端輸入命令

g++ --version</span>

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test #用來新增庫資訊的幫助指令碼。
sudo apt-get update                                 #更新
sudo apt-get install gcc-4.9                      
sudo apt-get install g++-4.9                        #更新g++，gcc
sudo ln -sf /usr/bin/gcc-4.9 /usr/bin/gcc           #在呼叫的gcc庫上做一個與最新版本的軟連線，更改g++的預設版本。
sudo ln -sf /usr/bin/gcc-ar-4.9 /usr/bin/gcc-ar
sudo ln -sf /usr/bin/gcc-ranlib-4.9 /usr/bin/gcc-ranlib
 

三：安裝anaconda，建議安裝。

anaconda面集成了很多包，如ipython，mkl，numpy等都預裝了， 省去了很多麻煩。如果有 edu 郵箱的話，還可以獲得 anaconda accelerate，在矩陣運算的時候，可以啟用平行計算，速度快很多，這裡需要注意加速版本，前提也是需要64位，可憐的32位，無形中增加了不少限制。

2，開啟終端，輸入

bash ~/Downloads/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh   #注意這裡的名字要換成自己對應版本的sh。

3，是否在bashrc中新增路徑，這裡選擇“yes”就可以，否則後面報錯的話，你需要將以下程式碼天價到你的bash shell環境變數中，記得

cd ~  #轉到主目錄，準備執行shell，注意其他目錄不行。
vim  .bashrc

export PATH="/home/username/anaconda/bin:$PATH" #最下面一行新增就行,：wq儲存退出。記得對應更改自己的使用者名稱和anaconda名字，我的後面加了一個2.

source .bashrc      #更新

關掉終端，完成安裝。

四，安裝OpenCV2.4。（必做）

建議下載2.4.12穩定版本，由於新版3.0還有些檔案缺失，有時候用起來反而不方便。

2，新增必要的庫。

開啟終端，新增程式碼。

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev cmake python-dev python-numpy python-tk libtbb-dev libeigen2-dev yasm libfaac-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev libqt4-dev libqt4-opengl-dev sphinx-common texlive-latex-extra libv4l-dev libdc1394-22-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

mkdir build
cd build
cmake ..
make                                    #編譯
sudo make install                       #安裝

五，安裝MKL（可選）和atlas（必選），主要是為了編譯時用的。

1 atlas

sudo apt-get install libatlas-base-dev                #安裝atlas簡單易行。

      2  ，解壓安裝包，cd命令，轉到該目錄下，有個readme的檔案，裡面提供了多種安裝方式，其中一個比較簡單。

下面有一個install_GUI.sh檔案，會出現圖形安裝介面，根據說明一步一步執行即可。

       3，新增路徑。
注意： 安裝完成後需要新增library路徑, 建立/etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf檔案， 在檔案中新增內容

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf

/opt/intel/lib 

/opt/intel/mkl/lib/intel64       #注意這裡把對應的檔名換成自己的。

 sudo ldconfig                        #更新路徑。

六 安裝其他的依賴庫

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

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install python-dev python-pip

開啟新的終端, 用which python和which pip確定使用的是anaconda提供的python環境，然後進入caffe_root/python, 執行下列命令，

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done  #python執行需要的庫。

七：編譯Caffe

1 下載caffe

cd ~
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

cd caffe
cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip install

cp Makefile.config.example Makefile.config
vi Makefile.config              #我個人比較喜歡gedit Makefile.config，用起來方便。

 style="font-size:14px;"># CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
 CPU_ONLY := 1        #一定需要開啟。
# Uncomment if you're using OpenCV 3
# OPENCV_VERSION := 3                    #用的是2.4版本不需要開啟。

# To customize your choice of compiler, uncomment and set the following.
# N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX is clang++
# CUSTOM_CXX := g++                                               #已經更新到至少4.8，選擇預設的就好。

# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.    #這是GPU用到的，註釋掉就可以。
#CUDA_DIR := /usr/local/cuda
# On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via
# "sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit" then use this instead:
# CUDA_DIR := /usr

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 lines for compatibility.        #這些部分全部註釋，和我們cpu家族沒有關係。
#CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
##		-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
#		-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
#		-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
#		-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
#		-gencode arch=compute_50,code=compute_50

# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := atlas                      #如果安裝mkl並且設定好路徑的可以試一下mkl，不過一般會出錯，找不到lmkl檔案，建議採用atlas，簡單易行。
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas
# BLAS_LIB := /path/to/your/blas

# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path
# BLAS_INCLUDE := $(shell brew --prefix openblas)/include
# BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib

# This is required only if you will compile the matlab interface.     #python很流行，matlab暫時沒安裝，也就用不到了。
# MATLAB directory should contain the mex binary in /bin.
# MATLAB_DIR := /usr/local
# MATLAB_DIR := /Applications/MATLAB_R2012b.app

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.#註釋掉，我們採用的時anaconda裡面的python安裝包。
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
#PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
#		/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location, sometimes it's in root.
 ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda2                              #我們的檔名一定得對應好了，看這些路徑都存在不。
 PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
		 $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \            #因為下載的時候採用的時2.7版本的，所以這裡開啟2.7版本的python。
		 $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \

# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
# PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
#                 /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
#PYTHON_LIB := /usr/lib
 PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib                                  #更改了python的預設版本，自然需要更改lib。

# Homebrew installs numpy in a non standard path (keg only)
# PYTHON_INCLUDE += $(dir $(shell python -c 'import numpy.core; print(numpy.core.__file__)'))/include
# PYTHON_LIB += $(shell brew --prefix numpy)/lib

# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
# WITH_PYTHON_LAYER := 1

# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include                  #python路徑已經設定好，所以這裡開啟就行。
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

# If Homebrew is installed at a non standard location (for example your home directory) and you use it for general dependencies
# INCLUDE_DIRS += $(shell brew --prefix)/include
# LIBRARY_DIRS += $(shell brew --prefix)/lib

# Uncomment to use `pkg-config` to specify OpenCV library paths.
# (Usually not necessary -- OpenCV libraries are normally installed in one of the above $LIBRARY_DIRS.)
# USE_PKG_CONFIG := 1

BUILD_DIR := build                            #編譯分配用到的路徑，開啟即可。
DISTRIBUTE_DIR := distribute

# Uncomment for debugging. Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171
# DEBUG := 1                       #挑錯模式，喜歡debug的朋友不妨試試。

make pycaffe -jX                  #為了提高編譯速度，這裡的x設成自己的cpu核數
make all -jX
make test -jX 

make  runtest -jX                 #注意，這裡也可直接執行，make runtest

1，在make all時發現找不到hdf5的庫。

這裡提供兩種解決方案。

【方案一】

安裝過 anaconda 的話，那 libhdf5-serial-dev 可以不裝。如果編譯時提示找不到 hdf5 的庫。就把 anaconda/lib 加到 ld.so.conf 中去。

 sudo vim /etc/ld.so.conf  

  #新增一行,使用者名稱改為你自己的:
 /home/your_username/anaconda/lib   #：wq 關閉並儲存檔案。
$ sudo ldconfig

在同一個目錄下，用cp命令複製一份  /libhdf5_hl.so.7   檔案，記得尾綴改成你所缺少的。比如...10.

用cp命令複製一份usr/lib/i386-linux-gnu/libhdf5.so.7  還是  libhdf5.so.7 。

之後還是要建立與之前的軟連線，已我的...10為例。

程式碼如下。

cd /usr/lib/i386-linux-gnu
cp  libhdf5_hl.so.7  libhdf5_hl.so.10
cp  libhdf5.so.7  libhdf5.so.10
sudo ln -sv   libhdf5_hl.so.10     /usr/lib/ libhdf5_hl.so.10   #注意改掉不同的數字。
sudo ln -sv   libhdf5.so.10     /usr/lib/ libhdf5.so.10
sudo ldconfig<span style="font-size: 14px; 

#由於32位的作業系統，lmdb資料塊沒有足夠的大，需要更改兩個地方。

F0213 10:25:10.921640 9387 db.hpp:109] Check failed: mdb_status == 0 (-30792 vs. 0) MDB_MAP_FULL: Environment mapsize limit reached

需要更改的兩個地方，前面時具體的檔案位置，直接開啟檔案更改就行：

home/yourname/ caffe/src/caffe/util/db_lmdb.cpp:const size_t LMDB_MAP_SIZE = 536870912;  // 1 TB 1099511627776/4
home/yourname/ caffe/examples/mnist/convert_mnist_data.cpp:    CHECK_EQ(mdb_env_set_mapsize(mdb_env, 536870912), MDB_SUCCESS)  // 1TB 1099511627776/4

哈哈，之後就可以看見一系列的”ok“樣式了，小編心裡很高興。

八，輸出caffe，

這是一個另外一個比較重要的步驟，也是多虧了學長給解決的。這個問題一些教程沒有提到，小編這裡詳細說一下，因為上面我們已經設定了python和caffe的介面，也就是pycaffe，caffe編譯成功與否，預示著在python下，能不能輸出caffe，我們很多人用的就是python介面，這裡輸出成功才標誌著我們真正的成功。不過小編告訴你，這裡也不是太難了。

注意一下，如果之前的Makefileconfig你用的時系統自帶的python版本的話，我相信，只要前面的make runtest成功了，這是輸出python絕對不是問題。

但是事情呢，往往沒有那麼簡單，因為之前我們採用的是anaconda版本的python2.7，這裡我們需要把bashrc更新一下，只要新增caffe下的python路徑即可。

具體操作如下：

cd ~ 
vim .bashrc  #最後面進行新增。

# added by Anaconda2 4.0.0 installer
export PATH="/home/tom/anaconda2/bin:$PATH"#這裡時安裝anaconda時系統預設存在的，前面小編提到過的。
#set PYTHONPATH                        設定caffe下的路徑。否則caffe也找不到。
export PYTHONPATH="/home/tom/caffe/python:$PYTHONPATH"

cd ~
python
import caffe

學長和我用的時一樣的配置，但是他的也有問題，輸出不了caffe，後來他在caffe下，加入了sys的目錄，最終輸出成功，具體見程式碼。

import sys
>>> sys.path.append('/usr/lib/python2.7/dist-packages/')
>>> import caffe

【總結】

期間對於congfig，新增路徑，bashrc新增路徑和etc/profile  新增路徑還是有些許的迷茫，可能是跟庫檔案的搜尋呼叫順序有很多的關係吧，對於linux系統下，軟體的安裝也是多渠道的，deb一種，原始碼一種，sudo apt-get install一種等等。還有期間，我用的chrome搜尋真的特別給力，不過得加強小編的英語學習啊，總之這幾天還是收穫不小的。

一些問題，能自己解決就自己解決，不能解決的再和他人商量，這是學長給我的建議，也是送給親愛的讀者啊！