affe是一个深度学习的库，相信搞深度学习的话，不是用这个库就是用theano吧。要想使用caffe首先第一步就是要配置好caffe的环境。在这里，我主要说的是在debian的linux环境下如何配置好caffe的库。因为python编写程序比较方便，在文章最后，我还会具体说明如何配置python环境。本文章为本人原创。非盈利性质网站转载请在文章开头处著名作者：77695，来源 http://www.cnblogs.com/cj695/ 。盈利性质网站转载请与作者联系，联系方式在文章后面。如未联系，本人将通过一切可能且合法的途径追缴相应稿酬。请在转载时保留此声明。

1、前期准备

首先从github上下载好caffe库： https://github.com/BVLC/caffe ，解压，得到这些东西

caffe安装１

使用这一句话创建一个makefile.config的副本

caffe安装１

接下来就是修改makefile.config，在这个文件里面对应的注释讲的很清楚，需要哪一项，吧对应那一项前面“#”去掉就好了

caffe安装１

先拿make all测试，提示错误如下：

caffe安装１

make: protoc：命令未找到 
make: *** [.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h] 错误 127

2、编译以及安装protoc

那就下载protobuf吧，在github下载，解压 https://github.com/google/protobuf ：

caffe安装１

运行

$ ./autogen.sh

caffe安装１

原来先要安装curl：额，貌似curl安装不成功那就跳过吧。因为curl祈祷的作用就是下载文件，但 https://googletest.googlecode.com/files/gtest-1.7.0.zip 这个东西还是要下，那就直接下载吧，可能需要科学上网，这个方法那就八仙过海各显省通，我就不赘述。

下载好以后把压缩包移动过去。

caffe安装１

找到对应位置注释掉curl

caffe安装１

再次运行，提示错误

./autogen.sh: 40: ./autogen.sh: autoreconf: not found 

原因是没安装 automake 工具

运行命令安装：sudo apt-get install autoconf automake libtool

再一次./autogen.sh，成功！然后依次运行以下命令

$ ./configure
$ make
$ make check
$ make install
执行完make check以后出现：
就说明没什么问题了，就可以继续执行make install

执行完以后切换到caffe目录，先make clean一下，接着make all

还是提示找不到库，

3、安装一系列依赖库

再执行安装一些库：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev，稍等

再执行make clean，接着make all，提示：

./include/caffe/common.hpp:5:27: fatal error: gflags/gflags.h: 没有那个文件或目录。说明protobuf的库已经差不多了。

4、安装gflags

这里继续安装gflags： https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip 下载。解压

cd gflags-master
mkdir build && cd build
export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1
make 
sudo make install
在执行第三句话的时候可能会提示版本较低，直接在这里http://www.cmake.org/install/下载最新版本的cmake就好了（下载.sh的文件直接运行就可以了）。要配置一下环境变量

caffe安装１

然后接着执行下面两条命令，就好了。弄完之后继续切换到caffe目录，先make clean一下，接着make all

./include/caffe/util/mkl_alternate.hpp:11:19: fatal error: cblas.h: 没有那个文件或目录
compilation terminated.

说明gflag安装成功了，

5、编译安装ATLAS

接下来开始搞定cblas的问题。 BLAS （Basic Linear Algebra Subprograms，基础线性代数程序集）是一个 应用程序接口 （API）标准。他的实现有很多，caffe用的是其中的三种实现ATLAS, MKL, or OpenBLAS.这里我准备使用ATLAS：http://sourceforge.net/projects/math-atlas/files/ 先下载，解压。按照官方文档写的，依次执行如下命令

首先选择高性能cpu模式：

/usr/bin/cpufreq-selector -g performance
然后在ATLAS目录下建立文件夹
   mkdir Linux_C2D64SSE3                         # create BLDdir
   cd Linux_C2D64SSE3                            # enter BLDdir

../configure -b 64 -D c -DPentiumCPS= 2800 -Fa alg -fPIC --with-netlib-lapack-tarfile=/home/haiyu/Programs_Install/lapack-3.5.0.tgz --prefix=

 

/usr/local/atlas

需要根据个人系统修改：

 

-b 指定编译出库的类型（32位库还是64位库）

-D c -DPentiumCPS 是指定你的CPU的时钟频率，可以通过 grep MHz /proc/cpuinfo 得到

-Fa alg -fPIC 得到与位置无关的代码，生成动态的共享库

--prefix 为安装路径

--with-netlib-lapack-tarfile 则是lapack压缩包路径

   make build                                    # tune & build lib
   make check                                    # sanity check correct answer
   make ptcheck                                  # sanity check parallel
   make time                                     # check if lib is fast
   make install                                  # copy libs to install dir

这里还需要一个lapack的库，在这里下载 http://www.netlib.org/lapack/ ，下载之后直接把/home/whaley/dload/lapack-3.4.1.tgz替换成对应的路径就好了

在执行../configure的时候，会提示gfortran:命令未找到，直接用apt-get安装即可。然后make build之后就可以休息去了。等一个小时再过来看吧。

ok。。现在是第二天。昨天晚上凌晨3点的时候终于看到它提示DONE了。这速度。太！“快”！了！继续执行接下来的命令几个可以忽略的就忽略了，然后再切换到CAFFE目录make clean/all，依旧提示

caffe安装１

但这个时候在atla的prefix指定的安装路径下已经有include/cblas.h

caffe安装１

执行这两条，添加目录到include环境变量

6、安装lmdb

接着make，提示错误lmdb没装

git clone git://gitorious.org/mdb/mdb.git 

cd mdb/libraries/liblmdb 

make && make install 

运行完，再回到caffe目录编译

提示 ：

AR -o .build_release/lib/libcaffe.a 
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so 
/usr/bin/ld: cannot find -lcblas 
/usr/bin/ld: cannot find -latlas 
collect2: error: ld returned 1 exit status

7、安装其他依赖包

解决办法：安装这些包

apt-get install libatlas-dev 
apt-get install liblapack-dev 
apt-get install  libatlas-base-dev 

问题解决

又提示这个错误.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::protobuf，重新编译protobuf

make uninstall 
make clean 

./configure --prefix=/usr
make
make check
make install
搞定，返回caffe，编译成功！！！！！！！！！！！！！此处有掌声！！！！！

然后把目录添加到PYTHON环境变量就行了

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/cj695/protobuf/python/ 
最后还要找到protobuf的Python目录

python setup.py build
python setup.py test
python setup.py install
安装一下
激动人心的一颗来了！！！！！！！！！！！打开python，import caffe。。这一刻，我哭了！！！！！！！！！！！！！

8、总结一下

耗费两天时间，卡时间比较多的主要有两个地方，首先查错一定要从上往下查。基本上最上面的错误才是最根本的错误；其次，在安装过程中对配置做过的修改一定要记清楚，别自己把安装路径改了结果还不知道是怎么回事。

另外，如果在安装gflags的时候出现问题，可以实验一下用apt-get安装gflag，命令如下：

sudo apt-get install python-gflags

caffe的配置大概也就这些内容，希望这篇文章能够对你有所帮助