在centos7的無外網環境下編譯安裝caffe
由於機器涉密，無法連線外網，導致yum命令不可用，配置安裝caffe的過程變得繁瑣複雜，所有的依賴都需要手動編譯。先列出caffe需要的依賴：
- Boost
- glog
- protobuf
- lmdb
- LevelDB
- Snappy
- gflags
- BLAS
- opencv
- HDF5
- cuda
我的cmake版本：2.8.12.2
所有的安裝包都上傳到/usr/local 下解壓編譯
# tar jxvf boost_1_55_0.tar.bz2
# cd boost_1_55_0
# ./bootstrap.sh
# ./b2
# sudo ./b2 install # tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz # tar -zxf protobuf-2.5.0.tar.gz
# cd protobuf-2.5.0
# ./configure --prefix=/usr/local/protobuf/
# make && make install
//最後將下面的的語句加入到環境變數中
# export PATH=/usr/local/protobuf/bin:$PATH# unzip lmdb-mdb.master.zip
# cd lmdb-mdb.master/libraries/liblmdb # unzip leveldb-master.zip
# cd leveldb-master
# make
# sudo cp -r include/leveldb /usr/local/include
# cd out-shared
# cp lib* /usr/local/lib# tar -zvxf snappy-1.1.2.tar.gz
# cd snappy-1.1.2
# ./configure
# make
# make install# unzip gflags-master.zip 我在執行 export CXXFLAGS=”-fPIC” 後cmake出現問題（也許大家不會出現該問題）：
The C++ compiler "/usr/bin/c++" is not able to compile a simple test program
始終無法解決，決定不執行export CXXFLAGS=”-fPIC”
但編譯安裝gflags成功後，編譯caffe時出現問題：
Linking CXX shared library ../../lib/libcaffe-d.so
/usr/bin/ld: /usr/local/lib/libgflags.a(gflags.cc.o): relocation R_X86_64_32S against `.rodata' can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC
/usr/local/lib/libgflags.a: error adding symbols: Bad value
collect2: error: ld returned 1 exit status
make[2]: *** [lib/libcaffe-d.so.1.0.0-rc3] Error 1
make[1]: *** [src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/all] Error 2
make: *** [all] Error 2說明gflags編譯時沒有生成共享庫，重新編譯gflags
解決方法：
# unzip gflags-master.zip
# cd gflags-master
# mkdir build && cd build
# cmake .. -DBUILD_SHARED_LIB=ON
# make VERBOSE=1
# make && make install 8.BLAS：
BLAS是用來進行矩陣運算的，在這裡我試了兩種blas。最終我使用openblas完成了編譯安裝。
用rpm命令安裝該包
rpm -ivh Atlas-2.2.1-2.l7.centos.src.rpm
安裝成功後atlas目錄被放在了/usr/lib64/atlas
然而，編譯caffe時cmake出錯：
CMake Error at /usr/share/cmake/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:108 (message):
Could NOT find Atlas (missing: Atlas_CLAPACK_INCLUDE_DIR
Atlas_CBLAS_LIBRARY Atlas_BLAS_LIBRARY)解決方法：
在cmake .. 後加 -DAtlas=/usr/lib64/atlas
但編譯時出現問題：
../lib/libcaffe-d.so.1.0.0-rc3: undefined reference to `cblas_sgemv'
../lib/libcaffe-d.so.1.0.0-rc3: undefined reference to `cblas_dgemm'
../lib/libcaffe-d.so.1.0.0-rc3: undefined reference to `cblas_sscal'
../lib/libcaffe-d.so.1.0.0-rc3: undefined refere
...查閱資料後，個人認為有兩種出錯的可能
一是atlas安裝不完全，缺少依賴，因為github上的atlas rpm包都是在centos6.x和5.x安裝的版本，我在網上找到的版本也許還需要安裝其他的atlas rpm包。二是除了安裝atlas以外，要再安裝一個叫做cblas的庫。問題出現的具體原因由於時間關係沒能繼續研究，於是放棄了atlas，選擇了OpenBLAS。
# tar -xzvf OpenBLAS.tar.gz
# cd OpenBLAS
# make
# make PREFIX=/usr/local/ install
//將libopenblas庫拷貝到/usr/local/lib裡
# cp lib* /usr/local/lib OpenBLAS安裝完成
//2017.4.26修正
在執行使用caffe框架的程式時，出現問題：Segment fault (core dumped)
gdb 後 發現錯誤：
[Thread debugging using libthread_db enabled]
Using host libthread_db library “/lib64/libthread_db.so.1”.
Core was generated by `./lshdemo batchquery query_image.feature retrival_image.index query_image.lst r’.
Program terminated with signal SIGSEGV, Segmentation fault.
#0 0x00007f522ca92a1c in blas_level1_thread () from /usr/local/lib/libopenblas.so.0
(gdb)
推測是OpenBLAS包的問題，重新下載了一份OpenBLAS包，重新上傳編譯安裝。最終問題解決。附上新OpenBLAS下載地址
9.Opencv
opencv安裝教程都比較多，博主這裡主要列出安裝時我出現的問題
我使用的opencv版本是3.2.0，cmake時會從網上download一個名為 ippicv_linux_20151201.tgz 的包，但是機器無法連線外網，故該包下載失敗，我用自己機器在網際網路上找到了該包（該包下載地址），將其放在/usr/local/opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e 下，重新cmake，成功。
編譯時出現問題1
make[2]: *** [modules/gpu/CMakeFiles/opencv_gpu.dir/src/graphcuts.o] Error 1
make[1]: *** [modules/gpu/CMakeFiles/opencv_gpu.dir/all] Error 2
make: *** [all] Error 2解決方法：Cmake時 加-D BUILD_opencv_gpu=OFF（做測試用，並不需要gpu訓練資料）
- 編譯時出現問題2
modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/__/dynamicuda/src/cuda/./cuda_compile_generated_matrix_operations.cu.o
arm-linux-gnueabihf-gcc: error: unrecognized command line option ‘-m64’
CMake Error at cuda_compile_generated_matrix_operations.cu.o.cmake:206 (message):
Error generating
/home/yy/opencv-2.4.9/build/modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/__/dynamicuda/src/cuda/./cuda_compile_generated_matrix_operations.cu.o
make[2]: *** [modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/__/dynamicuda/src/cuda/./cuda_compile_generated_matrix_operations.cu.o] 錯誤 1
make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all] 錯誤 2
make: *** [all] 錯誤 2解決方法：Cmake時 加-D CMAKE_BUILD_TYPE=bulid -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CUDA_GENERATION=Kepler ..”
# gunzip < hdf5-X.Y.Z.tar.gz | tar xf - #解壓縮
# cd hdf5-X.Y.Z
# ./configure --prefix=/usr/local/hdf5 #安裝路徑
# make
# make check # run test suite.
# make install
# make check-install # verify installation.11.CUDA
由於使用的機器上安裝了CUDA，博主並未進行這一步
編譯caffe：
在Makefile.config檔案中更改：
BLAS：=open
BLAS_INCLUDE := /usr/local/include
BLAS_LIB := /usr/local/lib
//博主使用的是cpu，故去掉# CPU_ONLY: = 1 的註釋#
CPU_ONLY: = 1# cmake .. -DBUILD_SHARED_LIB=ON -DBLAS=open -DOpenCV_DIR=/usr/local/opencv-3.2.0/build
//接下來的安裝取決於你使用caffe的方式，在這裡，博主需要呼叫Caffe框架的C++程式，故把Caffe編譯成一個庫，然後我們可以像正常使用一個庫一樣，呼叫和編譯C++程式了
# cmake . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug
# make -j$(nproc) && make install
# cmake . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
# make -j$(nproc) && make install 常出現的問題：cmake時找不到依賴庫
解決方法：在環境變數裡新增export語句，例如，
在/etc/profile裡新增
export PATH=/usr/local/protobuf/bin:$PATH；
或在cmake語句後明確指出依賴位置，例如，
-DOpenCV_DIR=/usr/local/opencv-3.2.0/build
參考資料：