在 Ubuntu 12.04 上面安装 CAFFE

对 Linux 不太熟悉的同学，CUDA 和 MKL 的安装最好选择默认路径，因为后面给出的例子都是在默认安装路径的下的配置。
教程不是非常详细，如果了解 Linux 的一些基本内容，该教程可以帮助你顺利完成 CAFFE 的安装。
如果对 Linux 比较熟悉，完全可以抛开本教程，按照官方教程安装成功，本教程主要是写给对于 Linux 不是很熟悉的同学。

安装环境

Ubuntu 12.04 LTS

安装依赖

• 安装 gcc 等编译工具

apt-get install build-essential

• fortran 编译工具（安装 python wrapper 时候需要 fortran 编译器)

apt-get install gfortran

• 安装 git (下载 caffe 的时候会用到)

apt-get install git

• 安装其他依赖

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

• 安装 glog

wget http://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz
tar xf glog-0.3.3.tar.gz
./configure; make install

安装 CUDA toolkit

*下载 cuda toolkit

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/6_0/rel/installers/cuda_6.0.37_linux_64.run

• 如果你要安装 driver(不安装也不会有问题，如果没有 GPU 的话，一定不能安装 driver，因为 CUDA 找不到 GPU，安装会失败)，还要切换到 text 模式，然后停掉图形界面，方法如下

sudo service lightdm stop

** 添加 cuda_6.0.37_linux_64.run 的执行权限：

chmod a+x cuda_6.0.37_linux_64.run

• 安装 cuda_6.0.37_linux_64.run:

./ cuda_6.0.37_linux_64.run

记住安装的路径（A），后面配置Makefile.config会用到

安装 BLAS

可以安装网站上提供的任意一个（ATLAS、MKL、OpenBLAS），目前我安装过 ATLAS 和 MKL，MKL 的数度大约是 ATLAS 的 7 倍，其中 MKL 是 Intel 官方推出的线性计算库，下载需要注册帐号，并且收费。

• 安装 ATLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

• 安装 MKL：
  ** 下载并解压 MKL
  ** 进入到解压的目录：

  chmod a+x install.sh&&./install.sh

安装 CAFFE

• 把代码 clone 到本地

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

• 切换到 caffe 目录

cd caffe

• 复制 Makefile.config

cp Makefile.config.example Makefile.config

• 编辑 Makefile.config
  ** 配置 CUDA_DIR
  CUDA_DIR := /usr/local/cuda （cuda 的安装路径，即上面 A 指定的目录）
  ** 配置 BLAS
  BLAS := atlas
  或者
  BLAS := mkl，此种配置需要继续配置 mkl 的 include 和 lib，如下：
  BLAS_INCLUDE := /opt/intel/mkl/include（mkl的位置，此处使用的是MKL默认路径）
  BLAS_LIB := /opt/intel/mkl/lib/intel64（mkl的位置，此处使用的是MKL默认路径）

• 配置 Python

PYTHON_INCLUDE := /usr/local/include/python2.7 \
                /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include \
                /usr/include/python2.7
PYTHON_LIB := /usr/local/lib /usr/lib

• 配置相关路径信息

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

• 编译 CAFFE

make all
make test
make runtest

到此就完成了 CAFFE 安装的主体部分。为了使 CAFFE 能够使用，还需要配置环境变量，方法如下：
配置LD_LIBRARY_PATH，最好写入到 /.bashrc 中 (如果写入到`/.bashrc, 写入并保存之后记得 source ~/.bashrc`)：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/:/opt/intel/mkl/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH

到此处 caffe 的安装工作已完成。下面是安装 python wrapper 的过程 (optional)
切换到 caffe/python，选用豆瓣的源:

pip install numpy # (如果跳过这一步，后面会出错，我猜是requirements.txt中package顺序的问题)
pip install -r /path/to/caffe/python/requirements.txt  –i  http://pypi.douban.com/simple/

切换到 caffe 的根目录然后

make pycaffe