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Caffe是一个高效的深度学习框架。它既可以在CPU上执行也可以在GPU上执行。
下面介绍在Ubuntu上不带CUDA的Caffe配置编译过程：
1. 安装BLAS：$ sudo apt-get install libatlas-base-dev
2. 安装依赖项：$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler liblmdb-dev
3. 安装glog(从http://download.csdn.net/download/chenguangxing3/6661667下载)：$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz , $ cd glog-0.3.3 , $ ./configure , $make , $ sudo make install
4. 安装gflags(从https://github.com/gflags/gflags下载)，依次执行：$ unzip gflags-master.zip , $cd gflags-master , $ mkdir build , $ cd build , $ export CXXFLAGS=”-fPIC” , $ cmake .. , $ make VERBOSE=1 , $ make , $ sudo make install
5. 安装lmdb：$ git clone git://gitorious.org/mdb/mdb.git , $ cdmdb/libraries/liblmdb , $ make , $ sudo make install
6. 下载Caffe：$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
7. 安装Caffe：(1)、$ cp Makefile.config.example Makefile.config (2)、修改Makefile.config文件：去掉注释, CPU_ONLY:= 1 (3)、$ make all (4)、$ make test (5)、$ make runtest
说明：(1)、如果在第2步中加入了libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 项，则可省去第3、4、5步对glog、gflags、lmdb的单独安装；
(2)、编译带CUDA支持的Caffe与上面的步骤完全一致，只要把CPU_ONLY:=1注释掉即可。
参考文献：
1. http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
2. http://m.blog.csdn.net/blog/zxd675816777/39649281
3. http://www.haodaima.net/art/2823705
4. http://demo.netfoucs.com/danieljianfeng/article/details/42836167
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