caffe入门-简介，安装，在服务器上的拷贝使用的入门

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caffe是deeplearning常见框架，是目前做CNN比较主流的方法，官网参考http://caffe.berkeleyvision.org/ 

（1）caffe简介：

caffe有以下几个特点：

• 1 表达：caffe主要有modles+optimizations组成，models解释了深度网络的每一层是怎么定义和连接的，一般都定义成.prototxt文件，optimization主要是指caffe的solver的定义。
• 2速度：比较快，是当前state of art的大数据处理方式。
• 3易于模块化拓展，例如定义的CNN网络层模块可以在不同工作上使用。
• 4开源，caffe是berkeley的博士贾扬清开发的，github上也有很多人在优化。
• 5有专门的讨论社区。在github可以搜BVLC，上面有解决常见Bug的方法。

 ---个人理解  caffe类似于解决线性规划问题的lingo 和GLPK，不能说是code, 而是以类似文本的方法定义了深度网络的层的定义，并在solver中定义了前向传播和反向传播的模式，迭代次数以及方法实现对深度网络比如CNN的训练和学习。

（2）caffe的安装，http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

     caffe的安装比较复杂，

     第一步：安装一些预先项目：

1.     CUDA： GPU编程工具，cafffe可以通过NVIDIA cuDNN进行加速
2.     BLAS：MKL（对CPU加速，free），ATLAS（caffe default)，或者openBLAS(比较难装，但并行加速效果很好）
3.     BOOST>1.55
4.     opencv ,python,matlab都是可选安装的编程工具
5.     protobuf,glog,gflag ***这些都是google的通信协议的定义。

  找不到libprotobuf.so.xx的错误解决方法：用sudo apt-get install libprotobuf-dv libleveldb-dev.这种apt-get语句自动安装时默认装在 usr/local/lib中，还有一种方法是可以安装到当前目录，如果是第一种方法安装，尝试把usr/local/lib 加入到etc/ld.so.conf文件中，再用ldconfig指令使更新的动态链接库生效

     第二步:  编译

      make clean  清除以前版本的编译生成文件

      make all 重新编译

      make test

      make runtest

     这里的编译都是在caffe根目录，caffe-dev或者caffe-master执行的，caffe指令都需要在caffe跟目录下执行不然会报找不到找不到路径的错误。

（3）服务器上现有caffe的拷贝使用

1.    caffe的安装比较复杂，因此如果服务器上有其他用户装好配置好了caffe，我们可以拷贝过来使用，方法如下：
2.    新建自己的用户，比如sudo adduser cookcoder,（adduser比useradd指令对于初学者比较好用）
3.    登陆自己的用户cookcoder
4.    cp -r originusrpath/caffe-dev cookcoderpath/caffetest/,将别的用户的caffe根目录的包拷到自己的用户，
5.    重新编译，make clean,make all,make test,make runtest.

     注意第3句不能使用 sudo cp....我就是在这里犯了错误，ubuntu中对用户权限设置的比较严格，直接用adduser建立的用户的权限很低，我一开始是登陆的originusr,然后用sudo cp把他的包拷到我用户的目录下，但是编译caffe的时候总是报错找不到路径的错。我的理解是：因为权限问题，sudo拷贝的时候是不完全的，因此通过登陆我自己的用户，直接用cp语句就解决了这个问题

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原文地址：http://www.cnblogs.com/cookcoder-mr/p/4450994.html