caffe ubuntu14.04 cuda 7.0 安裝筆記

現在caffe的安裝已經很人性化了，今天上午用了不到一個小時，就裝好了，當然，之前爲了安裝yolo-darknet、tensorflow 已經裝好了一些軟件，比如cuda/cudnn/opencv3.0等等。

參考的就是官方安裝教程，挺人性化，步驟也很清晰，在這裏做個筆記，不排除以後要重裝系統。建議大家參考官方安裝教程。

1、在官方安裝教程頁面，點擊進入“Ubuntu installation ”根據教程，先安裝通用依賴（General dependencies）

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

2、再安裝cuda 和cudnn（省略，挺好裝的，英偉達下載cuda頁面有寫安裝的命令。設置好cuda和cudnn的路徑就好了。）

3、安裝BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

4、安裝python 這個每個linux系統自帶的，我的是2.7.6版本，沒覺得不好用，就一直用它。

5、ubuntu系統版本與軟件兼容問題，如果是ubuntu16.04 那麼cuda 必須安裝CUDA8.如果是ubuntu14.04 Everything is packaged。繼續運行命令

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

6、接下來就是編譯了。

（1）、先git caffe

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

（2）、把這個文件夾放在任何你想放的地方。然後cd到這個caffe目錄。編譯之前，配置一下Makefile.config。這個也得給官方網站點個贊！雖然沒有直接的Makefile.config這個文件，但是有一個Makefile.config.example的示例，想要設置什麼參數都在裏面。所以我們如果想配置一下這個文件，copy一份Makefile.config.example，重命名爲Makefile.config，裏面設置你想設置的參數，其中如果使用了opencv3.0版本的，需要將對應的一行uncomment一下。

cp Makefile.config.example Makefile.config

（3）、正式編譯測試

make all
make test
make runtest

基本完成了，編譯一下pycaffe。

7、編譯一下pycaffe。注意需要在makefile.config文件中看一下路徑對不對，一般python配置不需要變動。

make pycaffe

測試有沒有成功，cd到caffe目錄下的python文件夾，然後執行：

python

import caffe

8、我做第七步驟的時候有錯誤，說沒有安裝skimage。那就安裝一下就好了。

sudo apt-get install python-skimage

重複步驟七，成功。

感想，想想以前在windows上安裝caffe折騰的，現在caffe真是越來越好。大家安裝個還是建議參考官方安裝教程，因爲網上的博客都有時效性，緊跟官方步伐纔是根本。

參考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

//update 2017.01.09

install opencv-3.0-beta

reference: 點擊打開鏈接

encounter the problem:

error: ‘nppiGraphcut8_32f8u’ was not declared in this scope

solutions: 點擊打開鏈接

as far as I am concerned,the referred path is actually not correct, graphcuts.cpp is in the path ..modules/cuda/src/graphcuts.cpp

still, I found one blog about installing matlab-2014a which discribesvery well, I will suggest you all.

matlab 2014a: 點擊打開鏈接