原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/48781693

作者：hjimce

對于caffe的系統一般使用linux系統，當然也有windows版本的caffe，不過如果你一開始使用了windows下面的caffe，后面學習的過程中，會經常遇到各種錯誤，網上下載的一些源碼、模型也往往不能快速的跑起來，因為貌似caffe的官方只提供了linux版本，而且caffe在不斷的快速迭代更新中，如果不使用原版的話，后面編譯出現什么問題，自己怎么錯的，自己都不知道。本篇博文主要講解快速搭建caffe環境：

電腦系統：ubuntu 14.04

顯卡：GTX 850

在ubuntu下要完整的搭建caffe，個人感覺最難的一步就是cuda的安裝了，特別是對于雙顯卡的電腦來說，很容易黑屏、無法登陸圖形界面，這個我安裝了n久，都沒裝成功，因為我的電腦筆記本雙顯卡，每次裝完cuda就黑屏，網上的教程一大堆，但都中看不中用，導致我重裝了二三十次的系統，最后才成功。這里為了講caffe的安裝，我們先不使用GPU，進行安裝測試，因為沒有GPU我們依舊可以跑caffe，只是速度比較慢而已。

1、安裝caffe所需要的依賴庫

命令：

sudo apt-get install libatlas-base-dev

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev

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

這些庫要安裝挺久的，請耐心等待。

2、下載caffe。

到github上下載caffe：https://github.com/BVLC/caffe。下載完成后，解壓caffe源碼包。解壓后，我們打開文件，可以看到caffe的源碼包如下：

3、配置Make.config 文件。caffe文件解壓后，文件夾下面有一個Makefile.config.example文件，我們需要對這個文件進行重命名為：Make.config ?。也就是去掉后綴example。然后我們打開這個文件，可以看到如下內容：

然后我們把：#CPU_ONLY:=1，那一行的注釋符號去掉：CPU_ONLY:=1。這是因為我們沒有安裝CUDA，還不能使用gpu，所以我們把配置改為只使用cpu。

4、編譯caffe。

方案一:

(1)在完成Make.config配置后，我們輸入命令：

make all

進行caffe源碼編譯.這一步有可能遇到如下錯誤:

caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory

如果出現這個錯誤,那么輸入命令:

protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.

mkdir include/caffe/proto

mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto

然后在進行make all 就可以了

(2)編譯完成后，在安裝python接口，輸入命令：

make pycaffe

這個如果不使用python接口，調用caffe模型的話也可以不用安裝，不過建議還是搞一下，就一句話的事。完事后，我們會發現caffe源碼目錄下，多了一個build文件，這個文件下面有個tools，打開這個文件夾：

這個文件夾下面的工具可是個好東西啊，以后我們會經常用到這些可執行文件，最常用的就是可執行文件：caffe，我們只要調用這個工具，就可以進行訓練。

(3)接著編譯test文件夾下面的源碼。命令如下：

make test

make runtest

采用這種方案一般沒問題,不過我在使用c++調用的時候,會使用到鏈接庫:libcaffe.so.1.0.0-rc3,這種方法編譯后沒有生成這個文件;經過google查找,發現采用cmake編譯,才會生成libcaffe.so文件

方案二:直接采用cmake:

mkdir build

cd build

cmake ..

make all -j8

5、測試階段

安裝完了，自然要測試一下能不能用咯。首先cd到caffe目錄，然后輸入命令：

sh data/mnist/get_mnist.sh

sh examples/mnist/create_mnist.sh

vim examples/mnist/lenet_solver.prototxt

把lenet_solver.prototxt里面的solver_mode 改為 CPU。因為我們還沒裝GPU，暫時只使用CPU就好了。

然后我們運行腳本：

./examples/mnist/train_lenet.sh

這個時候，如果成功的話，就會開始跑起來：

說明：如果在使用caffe、或者編譯安裝caffe過程中，出現如下錯誤：

CXX/LD -o .build_release/tools/convert_imageset.bin

.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imread(cv::String const&, int)'.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imencode(cv::String const&, cv::_InputArray const&, std::vector >&, std::vector > const&)'

那么請修改上面的Makefile文件（不是Makefile.config）：

LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy \

lmdb boost_system hdf5_hl hdf5 m \

opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

也就是在libraries后面，加上opencv的相關庫文件。

接著就開始caffe搞起吧，推薦個caffe模型網站：https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo。本來個人不是很喜歡caffe的，就是因為這個網站吸引了我，這個網站可以搞到好多caffe模型、源碼，非常適合于我們學習。

二、在Eclipse中使用編譯調試caffe

1、首先就是安裝Eclipse，然后安裝c++開發插件，這個可以百度搜一下，eclipse下面怎么進行c++開發。

2.導入caffe makefile工程到eclipse （由于是英文版，下面描述也用英文，省的翻譯，方便大家調試）
（1）File→New→Project→C/C++ →Makefile Project with Existing Code.
（2）Create a new Makefile Project from existing code
Projectname:?caffe-master
Existing code location：/home/user/caffe-workspace/caffe-master
Language:?choose C and C++
Toolchain:choose Linux GCC
（3）Then click on caffe-master in Project Explorer (set Window→Open ?Perspective → C/C++).

（4）Now go File → Properties → Run/Debug settings.Click ?New.., and choose C/C++ application
（5）Fill launch configurationproperties
· ? ? ? ?Arguments:
fill ? train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
and change working directory from default to /home/user/caffe-workspace/caffe-master（change to your own directory）

(6)Now you can use debug caffe code: Run-> Debug

三、C++函數調用相關路徑，makefile

CC=g++

CXXFLAGS = -O2 -Wall -D__STDC_CONSTANT_MACROS

INCLUDE = -I/usr/local/cuda/include -I. -I/usr/local/cuda/include -I/home/hjimce/caffe/include/ -I/home/hjimce/caffe/src/

LIBRARY = -L/usr/local/x86_64-linux-gnu/ -lprotobuf \

-L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/ -lglog \

-L/usr/local/cuda/lib64/ -lcudart -lcublas -lcurand \

-L/usr/local/lib/ -lm -lpthread -lavutil -lavformat -lavcodec -lswscale -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui \

-L/usr/lib/python2.7/config-x86_64-linux-gnu/ -lpython2.7 \

-L/sur/lib32/ -lrt \

-L../../caffe/build/lib/ -lcaffe

all:

$(CC) $(INCLUDE) $(OBJS) testcpp.cpp -o exercise $(LIBRARY)

windows下的caffe環境搭建

最近在ubuntu搞了一個月的caffe，總感覺很不爽，因為ubuntn下面的c++集成開發工具，eclipse用起來沒有vs爽，因為對caffe的函數名不是很熟悉，所以需要借助vs的c++助手。然后前一個月大部分也是調用pycaffe，但是最近感覺需要對caffe的c++函數比較熟悉，才能把自己的能力進一步提高，于是就開始搞起了windows 下的caffe，借助vs的強大功能，快速學習caffe。一開始采用vs2012，最后各種錯誤，最后改成vs2013很容易就編譯成功了。

最后推薦一個windows下caffe安裝網站：http://thirdeyesqueegee.com/deepdream/2015/07/13/running-deep-dream-on-windows-with-full-cuda-acceleration/? ? 這個包含了python的集成開發環境anaconda，caffe的全套功能。

************作者：hjimce ? 時間：2015.10.10 ?聯系QQ：1393852684 ?原創文章，轉載請保留原文地址、作者等信息***************

附錄:在使用pycaffe遇到如下錯誤

raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.')

ValueError: Mean shape incompatible with input shape.

那么把??./python/caffe/io.py文件夾下面的代碼:

if ms != self.inputs[in_][1:]:

raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.')

改成:

if ms != self.inputs[in_][1:]:

print(self.inputs[in_])

in_shape = self.inputs[in_][1:]

m_min, m_max = mean.min(), mean.max()

normal_mean = (mean - m_min) / (m_max - m_min)

mean = resize_image(normal_mean.transpose((1,2,0)),

in_shape[1:]).transpose((2,0,1)) * \

(m_max - m_min) + m_min

#raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.')

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ubuntu 系统下的Caffe环境搭建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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