Ubuntu 14 04 64位機上不帶CUDA支援的Caffe配置編譯操作過程
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Caffe是一個高效的深度學習框架。它既可以在CPU上執行也可以在GPU上執行。
下面介紹在Ubuntu上不帶CUDA的Caffe配置編譯過程：
1. 安裝BLAS：$ sudo apt-get install libatlas-base-dev
2. 安裝依賴項：$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler liblmdb-dev
3. 安裝glog(從
4. 安裝gflags(從https://github.com/gflags/gflags下載)，依次執行：$ unzip gflags-master.zip , $cd gflags-master , $ mkdir build , $ cd build , $ export CXXFLAGS=”-fPIC” , $ cmake .. , $ make VERBOSE=1 , $ make , $ sudo make install
5. 安裝lmdb：$ git clone git://gitorious.org/mdb/mdb.git , $ cdmdb/libraries/liblmdb , $ make , $ sudo make install
6. 下載Caffe：$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
7. 安裝Caffe：(1)、$ cp Makefile.config.example Makefile.config (2)、修改Makefile.config檔案：去掉註釋, CPU_ONLY:= 1 (3)、$ make all (4)、$ make test (5)、$ make runtest
說明：(1)、如果在第2步中加入了libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 項，則可省去第3、4、5步對glog、gflags、lmdb的單獨安裝；
(2)、編譯帶CUDA支援的Caffe與上面的步驟完全一致，只要把CPU_ONLY:=1註釋掉即可。
參考文獻：
1. http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
2. http://m.blog.csdn.net/blog/zxd675816777/39649281
3. http://www.haodaima.net/art/2823705
4. http://demo.netfoucs.com/danieljianfeng/article/details/42836167
5. http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html
6. http://blog.csdn.net/kuaitoukid/article/details/40395617
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