转载自：https://blog.csdn.net/striker_v/article/details/51983173
编译caffe源码的大致过程如下： make all make pycaffe make test make runtest
小编在第N次搭建Caffe环境时，前面几步都很顺利，到最后一步make runtest这里出了问题。本来看着动漫等着make runtest运行完就去Happy，看到报错整个人都不好了。报错内容大致是这样的： [----------] Global test environment tear-down [==========] 906 tests from 133 test cases ran. (72964 ms total) [ PASSED ] 899 tests. [ FAILED ] 7 tests, listed below: [ FAILED ] SGDSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::CPUDevice [ FAILED ] AdaGradSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::CPUDevice [ FAILED ] NesterovSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::CPUDevice [ FAILED ] AdaDeltaSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::CPUDevice [ FAILED ] AdamSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::CPUDevice [ FAILED ] RMSPropSolverTest/0.TestSnapshot, where TypeParam = caffe::CPUDevice [ FAILED ] RMSPropSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::CPUDevice
废话已经说了不少，给大家提供三种解决方案。
1.如果提示： [ FAILED ] RMSPropSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::GPUDevice 注意，和上面不同，这里的报错信息里面显示的是“GPUDevice”而不是“CPUDevice”，这种情况可能是因为配置了多显卡环境，可以使用安装CUDA时运行./deviceQuery时标注的0号GPU("Device 0")跑跑测试试试看。
使用如下命令： export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 然后重新make runtest
2.当提示CPU错误时，如下： [ FAILED ] AdamSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::CPUDevice 如果使用了Intel MKL作为BLAS,可能是Intel MKL的浮点数计算功能没有设置正确。
使用如下命令： export MKL_CBWR=AUTO 然后重新make runtest
3.当提示CPU错误时，如下： [ FAILED ] AdamSolverTest/0.TestSnapshotShare, where TypeParam = caffe::CPUDevice 而且使用第二步中的命令完全不起作用时，建议使用Atlas替换Intel MKL。
Ubuntu中使用命令： sudo apt-get install libatlas-base-dev 安装Atlas。 修改Makefile.config， gedit Makefile.config 把 BLAS := mkl 改为 BLAS := atlas ，保存后退出。 重新编译make runtest即可。 另外，如果以上步骤都不起作用，可以试试换一个低版本的Boost库。目前明确Boost1.55.0木有问题。
注：网上有人这么说，但是我觉得这个报错和Boost版本木有关系，我一开始用Boost1.58.0,报错，换成Boost1.55.0,还是报错，换成最新的Boost1.61.0，依然报错。