今天，我們來簡單說說常用工具的環(huán)境搭建，主要說下Caffe的吧，因為之前我們就有詳細說過了。

因為之前我用的筆記本（華碩）配置不是很高，而且沒有獨立顯卡，現(xiàn)在我也不怎么推薦使用華碩的筆記本（個人觀點，如果不滿意那也沒辦法哈哈?。Ｋ?，當時玩Deep Leraning比較吃力，就好比穿了一雙盜版或低配的籃球鞋上場打比賽，比分很容易落后且容易受傷。當你看著別人幾十分鐘跑完一個數(shù)據(jù)庫，可你還在剛剛啟動。。。。。。

所以，我也只能使用簡單的CPU處理一些簡單的網(wǎng)絡(luò)模型。

在此，我就寫一下安裝過程的總結(jié)，希望給初學(xué)者一些簡單的幫助，也希望少走彎路，直接可以上手操作。

CPU配置Caffe，其配置過程特別簡單，而且所需庫函數(shù)很少。如果是初學(xué)者，想了解下Caffe的基本訓(xùn)練及簡單測試過程，可以通過這個簡單的配置來實現(xiàn)，為后期復(fù)雜的配置、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練&測試及后去網(wǎng)絡(luò)的修改打下基礎(chǔ)。

Ubuntu Linux版下載及安裝

Ubuntu下載地址大家自己度一下就會有很多，這就不具體說了吧。O(∩_∩)O~~

下載后，開始準備安裝，我是用U盤做啟動盤安裝的，其實還有其他方法，硬盤安裝也很簡單。

具體安裝步驟如下：

• 制作 U 盤啟動盤，我使用UltraISO工具
• 安裝成功后運行，會出現(xiàn)對話框，選擇試用就好了
• 然后，按照網(wǎng)上步驟制作U盤啟動
• U盤啟動盤制作成功后，運用電腦啟動（每個人的電腦按鍵不一樣，有一個快速選擇啟動方式），或者進Bios里去設(shè)置為U盤啟動
• 之后就進入安裝界面，左邊選擇中文，右邊點擊安裝即可，沒有連接網(wǎng)時請選擇不添加“安裝這個第三方軟件”，然后點擊繼續(xù)，安裝Ubuntu點擊現(xiàn)在安裝，城市默認就好，鍵盤布局默認，之后輸入名字和密碼，再點擊繼續(xù)，顯示安裝，安裝后點擊重啟。（跟著這個步驟走就不會有問題，至于那個空間大小選擇，那根據(jù)自己情況設(shè)置，如有不懂可以看他人怎么設(shè)置的，請點擊看他人怎么設(shè)置的?。?/li>
• 安裝完畢后重啟，然后拔出U盤（記得拔出，不然會再次進入Ubuntu安裝界面）
• 進入后，看到輸入密碼界面，輸入預(yù)先設(shè)置的密碼即可，到這安裝已經(jīng)大功告成

Environment Variables環(huán)境變量

在桌面按“Ctrl+Alt+t”就可以進入命令界面，在終端輸入以下命令：

對了，那個CUDA7.5下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

其安裝過程需要連接網(wǎng)絡(luò)，下載好后拷貝到/home/***（您服務(wù)器名字）這個目錄

• sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb 等待完成；
• sudo apt-get update 等待完成；
• sudo apt-get install cuda等待完成。

CUDA7.5 安裝就成功了。

然后在終端輸：

• export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5
• export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
• PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
• export PATH

接下來安裝cuda-nvcc

裝好CUDA7.5安裝包以后，在終端輸入：nvcc-V

此時終端會提示nvcc沒有安裝，所以終端輸入：sudo apt-get installnvidia-cuda-toolkit即可。

OpenCV安裝

OpenCV就不用詳細說了吧，之前我們CV入門系列一直在說這個，而且有一個系列專門針對OpenCV說了，可以回去學(xué)習(xí)下！

安裝BLAS

這里我們不用mkl，用的是atlas，即在終端輸入命令：sudo apt-get installlibatlas-base-dev。系統(tǒng)就會自動安裝atlas，請耐心等待。

安裝其他依賴項

依然在終端輸入命令：

• sudo apt-get installlibprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-devprotobuf-compiler
• sudo apt-get install--no-install-recommends libboost-all-dev
• sudo apt-get installlibgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

配置Caffe-Master

下載地址：GitHub - BVLC/caffe: Caffe: a fastopen framework for deep learning.

配置步驟：

將下載好的caffe-master.zip 拷貝到/home/***（您的服務(wù)器名字）文件夾下，點擊鼠標右鍵，選擇提取到此處，提取后在終端輸入： 

• cd /home/***（您的服務(wù)器名字）/caffe-master
• cp./Makefile.config.example./Makefile.config

進入caffe-master中打開剛剛新建的Makefile.config 文件，進行小部分修改，如下：

啟用CPU

去掉CPU_ONLY := 1前面的#即可

保存退出，然后在命令界面編譯caffe，即在終端輸入：

• cd /home/***（您的服務(wù)器名字）/caffe-master
• make all -j4（"‐j4"是使用 CPU 的多核進行編譯,可以極大地加速編譯的速度）
• make test -j4
• make runtest -j4

過程比較久（如果你電腦配置很強，估計很快?。┲链?，caffe編譯完成。

今天就先講到這里吧，下次我們說說TensorFlow的搭建及簡單使用。下期我們基于Caffe和TensorFlow實現(xiàn)簡單Demo，感謝本次閱讀，謝謝！