Caffe学习系列（一）Ubuntu16.04下搭建编译Caffe环境，并运行MNIST示例（仅CPU）

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前言：

正文：

1、安装必要依赖包：

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
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

PYTHON需要2.7版本,这是操作系统本身已经安装好的. 输入python2.7 --version 会显示具体的版本号说明安装了.

1、下载Caffe：

   首先安装git工具：

sudo apt-get install git

然后下载caffe包：

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

接下来进入caffe目录下（我讲caffe下载到/home下了）。

cd caffe/

进入里面的PYTHON文件夹,然后输入

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

如果没有pip，得先安装一下:         sudo apt install python-pip

2、安装Caffe

进入caffe根目录，使用模板写个Makefile.config. 具体就是先复制一下模板, 再改一些内容

cp Makefile.config.example Makefile.config

  首先，#CPU MODE下，在CPU_ONLY := 1前面的#要去掉.    （因为仅在CPU下跑Caffe）

  然后,在其中找到如下内容，两个路径要改成这样:(添加后面的两个hdf5的路径, 否则编译时报hdf5错误)

# Whatever else you find you need goes here.

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

LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

现在准备就绪，开始安装Caffe：

依次执行下列命令：

make pycaffe

make all

make test

make runtest

当我执行make pycaffe命令的时候，报了错：fatal error: numpy/arrayobject.h没有那个文件或目录

其实numpy已经是安装的，anaconda2里面有，Python中import numpy也没有问题，但就是在此处报错，解决方法：

sudo apt-get install python-numpy

然后再执行一遍 make pycaffe命令就行了。

  显示所有的TESTS PASSED，说明已经安装好了

3、训练MNIST集

将终端定位到Caffe根目录
 然后执行脚本文件，下载MNIST数据库并解压缩
 

./data/mnist/get_mnist.sh

我由于网络问题没有收到HTTP返回，所以按照脚本里的代码，根据网址在网上下载压缩包，cp到mnist文件夹下，使用脚本里的解压命令依次解压。

然后，将其转换成Lmdb数据库格式

./examples/mnist/create_mnist.sh

 然后训练网络

./examples/mnist/train_lenet.sh

训练的时候可以看到损失与精度数值

可以看到最终训练精度是0.9911

成功完成。

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                             by  still、

Caffe学习系列（一）Ubuntu16.04下搭建编译Caffe环境，并运行MNIST示例（仅CPU）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/ygh1229/p/6528134.html