Ubuntu16.04 安裝caffe（純CPU版）+ MNIST集實例測試

1.安裝caffe依賴包，apt-get大法搞定：
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
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2.下載caffe源碼

倉庫：git clone https://github.com/BVLC/caffe.git my_caffe

3.修改Makefile.config配置文件

cd my_caffe/

ps:配置爲CPU版本，贊不支持GPU

cp Makefile.config.example Makefile.config

修改：
--- a/Makefile.config
+++ b/Makefile.config
@@ -5,7 +5,7 @@
 # USE_CUDNN := 1
 
 # CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
-# CPU_ONLY := 1
+CPU_ONLY := 1
 
 # uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
 # USE_OPENCV := 0
@@ -92,8 +92,8 @@ PYTHON_LIB := /usr/lib
 # WITH_PYTHON_LAYER := 1
 
 # Whatever else you find you need goes here.
-INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
-LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
+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

編譯caffe：
make all
make test
make runtest

測試全部通過，說明caffe編譯成功（默認支持C++接口）。

3.配置支持python接口：

安裝python相關依賴庫

cd my_caffe

cat python/requirements.txt |xargs -l sudo pip install

可能會報scikit-image錯誤

make pycaffe

執行make pycaffe命令的時候，如果報錯：fatalerror: numpy/arrayobject.h沒有那個文件或目錄

解決方法：

sudo apt-get install python-numpy
重新
make pycaffe

配置python路徑;
在.bashrc末尾添加：
export PYTHONPATH=/home/leon/work/ai/my_caffe/python:$PYTHONPATH

import caffe沒報錯，說明路徑配置成功；

5、訓練MNIST集

（1）獲取MNIST數據

./data/mnist/get_mnist.sh

（2）將其轉換成Lmdb數據庫格式

./examples/mnist/create_mnist.sh

（3）訓練網絡

./examples/mnist/train_lenet.sh

訓練完成

測試：

./build/tools/caffe.bin test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights  examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -iterations 100

參數解釋：

test：只做測試（前向傳播計算），不更新參數(後向傳播計算)

-model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt：指定模型描述文件

-weights  examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel ：指定模型預先訓練好的權值文件

-iterations 100：測試迭代次數。測試數目爲(iterations*batch_size)，batch_size在model prototxt中設定。

PS：本流程爲caffe默認配置，支持了C++和Python 2.7接口，接下來想配置支持python3.6。