最新的linux系统下使用Caffe（一）caffe安装篇
了解到的环境：Ubuntu16.04 + CPU（Only）+ Inter显卡
1. 查看本机电脑配置与电脑的GPU版本：
系统：Ubuntu 16.04
命令：
lspci | grep -i vga
也可以使用 lshw 命令来获取上述信息：
命令：
lshw -C display
类似如下输出：
VGA compatible controller: Intel Corporation Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controller (rev 06)
2.显卡驱动名称：
命令：
sudo lshw -c video | grep configuration
上图中可以看到输出的显卡驱动名称有两条，其中一条为 driver=i915，存在于本地文件中。
3.检查显卡驱动：modinfo i915
发现显卡是因特尔的显卡，而不是英伟达的显卡程序。
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2.下载显卡驱动:
a. 如果你是英伟达显卡，可以使用NVIDIA的GPU来跑cafe。
官网： http://www.nvidia.cn/object/unix-cn.html
去显卡官网根据自己的显卡版本而下载对应的显卡驱动。
安装参考地址： http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm
b. 如果你是英特尔显卡，就使用intel的CPU跑caffe的,需要确保你自己的显卡驱动是安装好的。
3.安装依赖库：
下面开始正文，安装caffe开始。
终端切换到root权限:
sudo su root然后依次安装：
apt-get install libprotobuf-dev
apt-get install libleveldb-dev
apt-get install libsnappy-dev
apt-get install libopencv-dev
apt-get install libhdf5-serial-dev
apt-get install protobuf-compiler
apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev 由于我只有CPU，所以跳过CUDA相关的安装；
接下来是BLAS：
apt-get install libatlas-base-dev 使用默认Python来建立pycaffe接口，需要安装：
apt-get install python-dev 一些兼容性依赖库：
apt-get install libgflags-dev
apt-get install libgoogle-glog-dev
apt-get install liblmdb-dev 4.克隆(下载)Caffe源码：
没有安装git的话需要先装一下git：
命令：
apt-get install git
下载Caffe源码：
命令：
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
如图：
配置Caffe的Python接口，
终端切换到caffe下的python目录下，
输入以下命令下载python依赖库（先安装pip）：
apt-get install python-pip
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done 5.修改配置文件Makefile.config:
终端进入到caffe目录下：
拷贝一份Makefile.config.example并重命名成Makefile.config，
命令：
cp Makefile.config.example Makefile.config 修改该配置文件：
命令：
sudo gedit Makefile.config因为这里没有配置GPU，所以去掉CPU_ONLY := 1前面的注释；
注意！！！由于Ubuntu16.04文件结构的变化，#Whatever else you find you need goes here.处要改成下面这样：这里也是很多以前老版本的教程中没改正的地方。
# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 还需要注意的就是：如果你在make pycaffe的时候，
报错和numpy相关，则重新打开Makefile.config目录，然后在自己电脑上查找一下numpy的安装目录，需要保证numpy的路径是对应上：
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include对应本地：
6.编译caffe源代码：
完成修改文件以后就可以开始编译：
依次命令：
make pycaffe
make all
make test
make runtest make默认单核运算，如果想加快速度，我这里是4核，可以在每条命令后面加上-j4，如果有报错，建议最好make clean重新开始。
如果所有测试都通过，则说明安装好了。
效果图：
make pycaffe
Make all:
Make test：
make默认单核运算，如果想加快速度，可以在命令后加上-jx
电脑是几核，就可以在每条命令后面加上-jx，
比如：make all -j8
注意，在编译环节，如果一旦有报错，最好make clean，然后再重新开始编译。
如果所有测试都通过，则说明安装好了。
Make runtest：
7.测试Python接口：
终端进入到caffe/python文件目录下，
输入以下命令：
export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 然后在输入命令：
python
import caffe如图：
如果没有报错，证明安装成功
但是上面路径设置方法，是一旦关闭终端或者打开新终端则失效。
下面直接把环境放到配置文件中，可以永久有效。
命令：
sudo gedit ~/.bashrc 打开编辑，在最后一行加入语句：
export PYTHONPATH=/你的路径/caffe/python:$PYTHONPATH 保存退出。
然后继续在终端下输入：
source ~/.bashrc
使环境变量生效，然后关闭终端，去进入到python环境下，测试import caffe，没有报错则永久设置成功。
如图：
上面就是安装整个caffe的过程。
补充：
1.安装pip指令：
sudo apt install python-pip
2.查看caffe配置的是哪个版本的python接口：
由于linux自带安装的有python2.7和Python3.5两个版本。
配置caffe的Python接口以后，有人不知道是哪个版本生效了？
命令：
import sys
sys.path
可以看见python2下安装的各种库。
然后再打开caffe文件夹下的makefile.config 里面可以看到是python2.7生效，所以对应的应该是python2.7版本。
3.import caffe失败:
参考第5步.配置环境变量那里，需要确保路径都是添加了，而且是正确的。
4.安装numpy命令：
python3的：sudo apt-get install python3-numpy
python2的：sudo apt-get install python-numpy
8、参考文献
官网教程，附上链接：
https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide
You got a dream, you gotta protect it.
如果你有梦想的话，就要去捍卫它 。 ——《当幸福来敲门》