学习深度学习已经很久了，但一直没有自己动手安装过caffe，因为工作需要，需要在linux系统中安装caffe，因此，在这里对安装过程进行记录。

caffe配置起来比tensorflow更麻烦一些，我主要是根据官网上的安装说明进行安装的，也参考了Youtube上的教程。我是在虚拟机中的Ubuntu18.4系统中进行安装的，安装的是CPU版本的caffe。

在caffe官网上可以找到Ubuntu系统中caffe的安装说明因为我的Ubuntu版本是>=17.4的。

安装caffe前，先按照官网上的说明，把需要的环境安装好。如果需要安装GPU版本的caffe，请先把cuda安装好，如果需要python接口，也先把python环境安装好。安装python环境时，建议直接安装Anaconda，因为它包含了一些caffe需要的科学计算库。

1. 因为我要安装CPU版本的caffe，所以，执行以下两条命令安装caffe预编译包和caffe的依赖
   • sudo apt install caffe-cpu
   • sudo apt build-dep caffe-cpu
2. 然后编译caffe
   • 编译caffe可以通过make进行编译，也可以通过Cmake进行编译。我是通过make进行编译的。
   • 通过git clone https://github.com/BVLC/caffe.git命令下载caffe到本地，进入caffe目录，执行
   • cp Makefile.config.example Makefile.config
   • 然后修改Makefile.config，Makefile.config中都有注释，所以可以根据自己的需要进行修改。我安装的python版本是3.7的，下面是我自己的修改（仅供参考）：
   • CPU_ONLY := 1
   • OPENCV_VERSION := 3
   • ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda3
   • PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
   • $(ANACONDA_HOME)/include/python3.7m \
   • $(ANACONDA_HOME)/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/include
   • PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.7m\
   • PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib
   • WITH_PYTHON_LAYER := 1
   • 修改之后，一次执行以下三条命令：
   • make all
   • make test
   • make runtest
   • 如果make all执行后出现问题，解决之后重新make all之前需要先执行make clean清除之前编译的可执行文件及配置文件。
3. 完成1和2后，caffe已经成功安装了。接下来安装python接口，执行以下命令：
   • make pycaffe
   • make pytest
   • 设置python的环境变量，在~/.bashrc中添加export PYTHON_PATH=/home/用户名/caffe/python:$PYTHON_PATH
   • 配置好python接口后，就可以在python中成功import caffe了。

通过上面的3步就可以成功安装好caffe了，在安装过程中可能会碰到一些问题，每个人碰到的问题可能也不太一样，但碰到的问题基本都能搜到解决方案，下面是我碰到的一些问题和解决方案：

1. error1: /usr/bin/ld: cannot find -latlas
   solution: sudo apt-get install libatlas-base-dev
2. error2: libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
   solution: sudo apt-get install libpython3.7-dev
3. error3: libhdf5_hl.so.100: cannot open shared object file: No such file or directory
   solution: 通过find命令可以查到在anaconda3/lib目录下有libhdf5_hl.so.100文件，因此在~/.bashrc中添加export LD_LIBRARY_PATH=/home/用户名/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH
4. error4: No module named google
   solution: conda install protobuf