前言:

最近在學習深度學習，最先要解決的當然是開源框架的環境安裝了。之前一直在學習谷歌的Tensorflow開源框架，最近實驗中需要跟別人的算法比較，下載的別人的代碼很多都是Caffe的，所以想著搭建好Caffe環境跑別人的代碼。這中間經歷過很多彎路，開始是入了Ubuntu16.04的坑，很多教程都說GCC版本不匹配，需要降級，我也嘗試過發現很多坑；另外，就是安裝matlab版本的Caffe以及安裝GPU版本的Caffe，都經歷了很多的波折，這前後摸索大概花了半個月左右。最後發現Ubuntu14.04最適合安裝Caffe環境。

於是，我想著既然GPU版本或者matlab版本的Caffe環境配置很多坑，為什麽不先從最簡單的CPU+Python版本開始配置呢？到後面對Caffe框架熟悉了或者有需要用matcaffe的時候，再去摸索GPU或者matlab版本的Caffe配置。這就是我寫本博客的初衷，先寫個配置Caffe CPU ONLY版本的博客教程，希望初學者不再對caffe環境配置談虎色變。話不多說，開始我們的教程吧！

首先，說一下本教程適用的計算機系統環境，本人筆記本安裝了Win7+Ubuntu14.04雙系統。至於安裝雙系統，可以參考網上博客：https://www.jianshu.com/p/dfd9436956b9

我下載的Ubuntu14.04是Kyliin版本，這裏附上下載鏈接，直接復制到迅雷就可以下載速度很快：http://cdimage.ubuntu.com/ubuntukylin/releases/14.04/release/ubuntukylin-14.04.5-desktop-amd64.iso

至於硬件嘛，由於安裝的是CPU ONLY版本的Caffe，我覺得現在的計算機CPU基本上都可行吧，內存啥的也不是要求太高。

親測教程：

至此，同學你應該裝好了Ubuntu14.04了，對吧，那我繼續手把手教你。

註意，此時裝好Ubuntu14.04之後，不要換源，系統可能會提示你升級到Ubuntu16.04，你選擇不升級。

此時，打開終端

Step1：輸入以下代碼：

sudo apt-get update

Step2：安裝caffe必要依賴，記住每一步的依賴都要安裝：

sudo apt-get install git

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libatlas-base-devsudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

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

Step3：官網拉取源碼：

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

註意第三步如果終端下載太慢，可以將該網址

https://github.com/BVLC/caffe.git

復制到瀏覽器地址欄，然後手動點擊下載ZIP包，“caffe-master.zip”，之後解壓到home文件夾即可，將解壓出來的文件夾重命名為“caffe”。

Step4：安裝第二部分依賴：

sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran python-numpy

sudo apt-get install python-pip

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn 

sudo apt-get install python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb 

sudo apt-get install python-networkx python-nose python-pandas 

sudo apt-get install python-gflags Cython ipython 

sudo apt-get update

Step5：修改配置文件：

cd caffe

cp Makefile.config.example Makefile.config
gedit Makefile.config

僅修改一處，將“CPU_ONLY”選項打開即可。

Step6：編譯及測試：

make all -j4

make test -j4
make runtest -j4
make pycaffe -j4
make distribute

測試時，輸入以下代碼：

cd /home/dylan/caffe/python
python
import caffe

其中”dylan“是我的Ubutnu用戶名，更改為你自己的即可，如果不出錯，就表示Caffe CPU+Python版本環境安裝成功，恭喜！

後續：

本教程親測成功，如有問題歡迎留言討論。

本教程只針對初學者安裝最簡單的Caffe（CPU）+Python環境

本博主會再寫後續Caffe初學者四部曲博客，盡請期待：

Caffe初學者第二部：Caffe（CPU）+Matlab教程

Caffe初學者第三部：Caffe（GPU）+Python教程

Caffe初學者第四部：Caffe（GPU）+Matlab教程

參考博客：

http://blog.csdn.net/wopawn/article/details/52302164

https://www.jianshu.com/p/dfd9436956b9

https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6016945.html

https://blog.csdn.net/u014696921/article/details/52156552

Caffe初學者第一部：Ubuntu14.04上安裝caffe(CPU）+Python的詳細過程 (親測成功, 20180524更新)