参考链接：
深度学习文章1：Caffe安装教程：Ubuntu16.04（CPU）

环境

系统：Ubuntu 18.04
python版本：3.6.9，来自pycharm基于系统python3自建的虚拟环境
显卡：NVIDIA 2080Ti * 2
cuda：10.0

结果

能够在python中正确import python：

流程

从github上直接git caffe repo下来到任意文件夹，解压
在pycharm中打开caffe文件夹，建立不含杂质的虚拟环境（也可以用conda建立，在pycharm中导入）
先安装caffe/python/requirement.txt中要求的库
会产生库冲突，在这里我将txt中的python-dateutil>=1.4,<2去掉了，换成了python-dateutil==2.7.3的版本
根据参考链接里的步骤走，直到修改文件的步骤：sudo gedit Makefile.config。修改该文件非常重要，需要从头至尾看一遍该文件，根据自身情况进行修改。这个是没办法抄作业的，每个人的电脑配置和环境配置都不一样。
修改完Makefile.config文件后，继续按照参考链接里的步骤走，直到正确编译pycaffe接口，能够在终端导出上面的模块为止

个人Makefile.config修改参考

一般默认有gpu，以及一些其他依赖库，如果make过程中报找不到文件，应该是缺少依赖，根据报的错误百度，安装相关依赖就行

CUDA_ARCH

我的配置是两块2080Ti，cuda版本为10.0（其他cuda版本应该也可以），主要是算力和架构需要匹配。图片上有根据cuda版本来修改CUDA_ARCH参数的帮助。这里我去掉了20和21这一行

PYTHON_INCLUDE

使用了系统自带的python2.7解释器环境。这个是因为需要一些python的必要文件，并不是指定在哪个python中编译caffe。
由于我也安装了anaconda3，所以下面把anaconda的注释也取消了，见下步。

ANACONDA_HOME & PYTHON_INCLUDE

这里anaconda的路径一定是anaconda安装过程中指定的安装路径。源文件中使用了anaconda，而我下载了anaconda3的版本，所以把anaconda修改成了图片中的anaconda3

PYTHON_INCLUDE（3 ver.）

这里使用了系统自带的python3的相关文件。源文件里应该是python3.5，我根据自己的系统，将python3.5改成自己系统/usr/include目录下的python3.6。

其他的就没做修改了，基本修改完这些，也正确安装了依赖，是能正确编译import caffe的。

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