Ubuntu16.04+CPU+caffe-SSD环境配置过程

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一、安装Ubuntu16.04（略）
二、安装Caffe-SSD并测试

1. 安装前
   sudo apt-get update #更新软件列表
   sudo apt-get upgrade #更新软件依赖包
   sudo apt-get install -y build-essential #编译工具，通常已安装
   sudo apt-get install -y cmake
   sudo apt-get install -y git
   sudo apt-get install -y pkg-config #编译辅助工具，通常已安装
   #不安装下列依赖包，后续使用make编译时找不到gflags和glog
   sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
2. 安装前置依赖包
   Ubuntu前置依赖包安装
   sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
   sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
   sudo apt-get install libatlas-base-dev #BLAS安装ATLAS库，线性代数库
   sudo apt-get install python-dev
3. 使用Nvida GPU，安装CUDA
   虚拟机无法使用GPU
   暂不安装CUDA和cuDNN
   暂不安装opencv
4. 下载并配置caffe
   下载caffe：
   git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
   cd caffe
   git checkout ssd（出现“分支”则说明copy-check成功）
   ** 配置python：**
   安装pip
   sudo apt-get install python-pip
   pip -V #查看版本，python2.7
   安装python必要库
   cd caffe
   cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip install
   添加软链
   sudo ln -s /usr/include/python2.7/ /usr/local/include/python2.7
   sudo ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ /usr/local/include/python2.7/numpy
   配置文件Makefile.config
   进入caffe目录
   cp Makefile.config.example Makefile.config
   vim Makefile.config
   #去掉CPU_ONLY:=1的注释
   #在PYTHON_INCLUDE下(这里看仔细)
   把#/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
   改为
   #/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
   编译caffe
   直接编译caffe，提示没有hdf5.h，在Makefile.config 94行修改如下：
   INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
   LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
   改为
   INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
   LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径，参考。然后继续编译caffe：
make all
make test
make runtest
make pycaffe
通过python中import caffe不报错检验：
python
import caffe

##如果出现没有caffe模块，则
配置python caffe 环境
vim /etc/profile

在最后一行添加
export PYTHONPATH=/home/…/caffe/python:$PYTHONPATH（省略号更改成你自己的路径）

然后更新下环境
source /etc/profile
5. 运行MNIST
按照官网示例运行，首先准备数据集：
cd ~/caffe #将终端定位到Caffe根目录
./data/mnist/get_mnist.sh #下载MNIST数据库并解压缩
./examples/mnist/create_mnist.sh #将其转换成Lmdb数据库格式
编辑lenet_solver的solver_mode模式从GPU改为CPU：
vim ./examples/mnist/lenet_solver.prototxt
#改为solver_mode: CPU
训练模型：
cd $CAFFE_ROOT
./examples/mnist/train_lenet.sh
训练结果：