Caffe学习：pycaffe接口配置

1、pycaffe介绍：

参考链接：Interfaces
Caffe提供了Python的接口（pycaffe），详见caffe/python文件夹。在python代码中import caffe，可以load models（导入模型），forward and backward（前向、反向迭代）， handle IO（数据输入输出），visualize networks（net可视化），instrument model solving（自定义优化方法）。所有的模型数据、计算参数都是可供读写的。
- caffe.Net是主要接口，负责导入数据、校验数据、计算模型的。
- caffe.Classifier用于图像分类。
- caffe.Detector用于图像检测。
- caffe.SGDSolver是solver接口。
- caffe.io处理输入输出，数据预处理。
- caffe.draw可视化net的结构。
- Caffe blobs以numpy ndarrays的形式表示，更加方便、高效。

2、配置pycaffe：

详见Ubuntu14.04 安装Caffe（仅CPU）第10点。

安装依赖库：

$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython
$ sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler

编译：
```
$ cd ~/caffe
$ make pycaffe
```

添加~/caffe/python到$PYTHONPATH：

$ sudo gedit /etc/profile# 添加： export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH$ source /etc/profile # 使之生效

测试是否可以引用：

$ python
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import caffe
>>>

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