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当前，计算机视觉研究如火如荼，Deep Learning更是被捧上神坛，要靠自己完全实现DNN是一个很困难的过程，一个好的框架显得至关重要。BVLC发布的caffe就是一个很好用的DeepLearning框架。关于caffe的安装教程网上有很多，本文主要根据自己的安装经历讲讲如何快速的安装caffe。OS：Ubuntu 14.04 LTS/15.04 cuda version :7.5 cudnn 7.0 v3 Matlab R2015b驱动安装显卡驱动推荐用ubuntu自带的软件库安装sudo apt-get install nvidia-xxx其中，’xxx’是驱动版本号，一般都兼容。cuda,cudnn,caffe下载cuda下载从NVIDIA官网下载cuda Toolkit 。推荐下载deb文件，方便安装。cudnn下载用户可以去NVIDIA官网下载cudnn 。caffe下载下载caffe，可用git命令从github下直接copy下来：cd ～git clone https://github.com/BVLC/caffe.git也可以访问github主页，下载zip文件。建议存放在当前用户目录下，即/home/username/caffe，下文用caffe_root替代。依赖安装1Terminal下执行：sudo apt-get isntall build-essential libprotobuf-dev libopencv-dev libboost1.55-all-dev libatlas-dev libgoogle-glog-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler #推荐安装lib包，方便不易出错cd caffe_root/python/ #caffe_root是caffe文件的根目录for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done #安装python所需依赖yilaicuda安装2Terminal下执行：sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntuxxxx-x-x-local_x.x-xx_amd64.deb其中，’x’为下载的版本号，与自己下载的文件一直即可。或者双击下载的文件即可开始安装。Toolkit安装玩之后，在Terminal下执行：sudo apt-get install cuda该命令执行完，即可添加环境变量。设置环境变量：Terminal下执行：sudo gedit /etc/profile在文件末端添加如下命令：export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/your/cudaexport PATH=$PATH:/path/to/you/cuda/bin其中，/path/to/your/cuda/是安装cuda的根目录，用本文介绍的方法安装默认实在/usr/local/cuda-7.5/。为什么不是cuda而是cuda-7.5呢，主要时cuda目录里只是一些链接。改完之后保存并关闭，在Terminal下执行：source /etc/profilenvcc -V #检测是否安装成功``nvcc: NVIDIA (R) cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2015 NVIDIA CorporationBuilt on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17``出现类似上面的信息即为安装成功，进一步测试可以运行如下命令：cuda-install-samples-7.5.sh <dir> #<dir>是要存放例子的目录然后进入相关例子的目录，make编译下，即可运行。cudnn的安装是很简单的，然后解压文件，把对应目录下的文件copy到前面安装的cuda的对应目录下即可。tar cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgzcd cudacp include/* /usr/local/path/to/your/cuda/include/cp lib64/* /usr/local/path/to/your/cuda/lib64/到此，cuda安装完成。Python和Matlab安装Python在ubuntu下Python是已经安装好的，需要的依赖也在前面的步骤中完成，所以无需再安装。这里需要做的就是把PYTHONPATH写进/etc/profile。sudo gedit /etc/profile #打开配置文件export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/your/python/ #在配置文件末端添加MatlabMatlab的安装教程网上有很多，也提供了文件包，读者可以上百度google一下，这里就不赘述了。caffe安装一切就绪，现在就可以开始进入主题啦：第一步，更改Makefile文件cd caffecp Makefile.config.example Makefile.configgedit Makefile.config在Makefile.config文件中，做如下更改：- #USE_CUDNN :=1+ USE_CUDNN :=1- CUDA_DIR :=/usr/local/cuda+ CUDA_DIR :=/usr/local/cuda-7.5- INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include+ INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/至此，编译caffe的准备就结束了。第二步，在Terminal下执行：cd caffe_root #进入caffe根目录make all test runtest -jx #x为cpu核心数，例如8核，-j8，此举为了加快编译速度。若编译过程无错误提示，则caffe安装完成。第三步，添加环境变量：sudo gedit /etc/profileexport PATH=$PATH:caffe_root/.build_release/tools/工具整好了，各种模型可以跑起来了！致谢感谢BVLC提供如此方便的框架。
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