写在前面：之前一直在搞keras，最近由于某些需求，需要学习caffe，在此记录caffe的安装记录。默认已经安装了cuda

如果是从其他的深度学习平台迁移到Caffe，那么按照这个教程来就可以了。

第一步：git clone https://github.com/BVLC/caffe.git，然后安装下面的一对依赖文件。

apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

 第二步，要安装opencv，我也不知道为什么要安装，不安装就是不行，注意，一定要进入到caffe的目录下面。

cd caffe
sudo git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
cd Install-OpenCV/Ubuntu
sudo sh dependencies.sh
cd 2.4
sudo sh opencv2_4_10.sh

这里编译需要花点时间。

第三步，编译，不过这里可能会遇到一个小问题，那就是“fatal error: hdf5.h”，解决方案如下：

1：在Makefile.config文件中，找到 INCLUDE_DIRS，把下面第一行代码改为第二行代码。

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

2：在Makefile文件中，找到LIBRARIES ，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
接下来就可以正常编译了

cd ~/caffe
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
make all

编译时间大概8分钟的样子

这样就可以了，在命令行中输入echo $?如果返回的是0，那么就编译安装成功了。