深度学习框架Caffe的编译安装

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　　深度学习框架caffe特点，富有表达性、快速、模块化。下面介绍caffe如何在Ubuntu上编译安装。

1. 前提条件

安装依赖的软件包：

• CUDA 用来使用GPU模式计算.
  • 建议使用 7.0 以上最新的版本
• BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS.
• Boost >= 1.55
• protobuf, glog, gflags, hdf5

可选依赖软件包:

• OpenCV >= 2.4 including 3.0
• IO libraries: lmdb, leveldb (note: leveldb requires snappy)
• cuDNN for GPU acceleration (v3)

编程开发接口：

　　Pycaffe 和 Matcaffe，各自有各自的要求：

• For Python Caffe: Python 2.7 or Python 3.3+, numpy (>= 1.7), boost-provided boost.python
• For MATLAB Caffe: MATLAB with the mex compiler

 编译版本：

　　cuDNN Caffe：支持CUDA和cuDNN快速操作

　　CPU-only Caffe：无CUDA支持，只使用CPU。可用于云和集群部署。

2. 编译

首先通过命令获取源代码：

git clone git://github.com/BVLC/caffe.git

　其次，执行如下命令编译：　

cp Makefile.config.example Makefile.config
# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python)
make all
make test
make runtest

• 要编译使用cuDNN加速，在Makefile.config文件中，设置 USE_CUDNN := 1
• 要编译 CPU-only Caffe版本，在Makefile.config文件中，设置  CPU_ONLY := 1 

　　要编译Python 和 MATLAB 封装包，在分别各自使用 make pycaffe 和 make matcaffe 命令编译前，确定在 Makefile.config 文件中，设置好 MATLAB 和 Python的路径。 

深度学习框架Caffe的编译安装

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原文地址：http://www.cnblogs.com/simplelovecs/p/5146332.html