Linux下怎么安装卷积神经网络框架caffe
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caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、python和matlab接口；可以在CPU和GPU之间无缝切换，其作者是贾扬清，目前caffe2已经发布。
下载caffe并保存到一个目录下（推荐放到 /home 目录）
安装依赖项：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler（这一大串是一个命令）sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libatlas-base-devsudo apt-get install python-devsudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-devsudo apt-get install python-lmdbsudo apt-get install python-pip1234567cd caffe，并修改配置文件
cp Makefile.config.example Makefile.config（如果用CPU跑，把这两个文件的cuda相关都注释掉）1修改需编译的选项(针对ubuntu15.04以及之后的版本，之前的版本不用修改，用于解决无法找到hdf5.h等文件)
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include \ /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/includeLIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib \ /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial123456如果第4步make runtest有错误，error while loading shared libraries: libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: can not open（/usr/local/lib/目录下找不到libcudart.so.8.0这个文件， 该文件可以在usr/local/cuda-8.0/lib64/目录下找到），解决办法：
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfigsudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfigsudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.6 /usr/local/lib/libcudnn.so.6 && sudo ldconfig1234或者可以在LIBRARY_DIRS后添加这个路径？usr/local/cuda-8.0/lib64/（没试过，应该可以）
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/81126692
去掉CPU—only选项前的注释,使之生效,若需Python layer,则还需去掉WITH_PYTHON_LAYER ：=1前的注释 如需编译MATLAB接口，则需修改MATLAB_DIR,改成当前系统下的MATLAB路径
编译caffe：
make all -j4make test -j4make runtest123编译python接口
sudo pip install -r python/requirements.txtmake pycaffe12编译matlab接口
make matcaffegedit ~/.bashrc12最后面添加：export PYTHONPATH=/home/francis/caffe/python
rm *~ 可考虑删除因修改而自动生成的备份文件 以上可成功配置好cpu_only
安装GPU版本 应先装好CUDA，条件允许可以可加入cudnn,用于加速卷积运算 CUDA安装步骤待后续完善 注释掉CPU-only，其他与前面相同。
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