Mac下快速安装Caffe并训练MNIST

希望看到这篇文章的朋友不要去关注GPU、cuCNN、CUDA、cmake、Python、Matlab、LeNet、libstdc++、OpenBLAS、MKL等名词，这些只会让人觉得混淆。

第一手的资料当然来自Caffe的官方网站，里面的内容很多，很容易让人困惑，以下我按照自己的实际情况来说明整个安装过程。

Caffe安装

pkg-config --modversion opencv

此后安装一些必要的库，在终端中输入以下命令，

sudo brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb
sudo brew tap homebrew/science
sudo brew install hdf5

以上是Caffe提供的命令，我把其中的OpenCV的安装命令去掉了，因为按照之前的文章单独安装了OpenCV。

此后安装boost和protobuf，用最简单的方式，如下，

sudo brew install protobuf boost

BLAS是Mac中自带的库，所以不需要安装。至此Caffe所需的第三方库就安装完毕，很简单，真的很简单，只是网络上的教程给人一种很复杂的感觉。

下面是Caffe本身的安装过程，为了方便将Caffe克隆到桌面上，我下载的Caffe的路径是’/Users/mac/Desktop/caffe’，用$CAFFE_ROOT来代替Caffe的主路径。其中需要将Makefile.config.example拷贝一份成Makefile.config，这样之后才能make。

另外Makefile.config需要进行修改，去掉CPU_ONLY := 1的注释，这样Caffe就只运行在CPU上了，另外对我来说需要去掉OPENCV_VERSION := 3的注释，因为我的OpenCV版本是3.1.0，根据自己的情况选择，如果OpenCV版本是2.*就不需要去掉注释。

git clone https://github.com/BVLC/caffe
cd /Users/mac/Desktop/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
make all
make test
make runtest

在make的过程中会看到很多warnings，不需要在意，如果看到error说明安装有错误。在最后一步runtest后可以看到如下结果，表示Caffe安装成功，通过了测试。

MNIST训练

之前将Caffe的环境搭好了，现在用MNIST这个数据集进行测试，继续在$CAFFE_ROOT下进行操作，首先Mac需要安装wget才能执行以下.sh的脚本。

sudo brew update(如果需要的话)
sudo brew install wget
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh

经过上述操作./examples/mnist/路径下会有mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb两个文件夹，分别是测试和训练数据。

在最终训练之前需要修改./examples/mnist/lenet_solver.prototxt最后一句话为

solver_mode: CPU

这样保证整个训练过程在CPU上进行，最后执行训练命令，

cd $CAFFE_ROOT
./examples/mnist/train_lenet.sh

看到如下效果，

一共迭代10000次，准确率为0.9899，最后训练的model为./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel。

以上就是整个Caffe安装和训练MNIST的过程，安装过程可能会遇到很多问题是我没有提到的，但是要保持一个想法就是这个过程不麻烦，这是很关键的。