Ubuntu16.04+Caffe(CPU Only)

今天在Ubuntu上把Caffe配置好了，只不过只能按照CPU only的模式编译，因为自己的显卡是GT635M(computing capability<3)，不能支持CuDNN，所以我就没考虑用GPU了。。（我觉得应该也可以试试，大不了不用CuDNN。。）

闲话少说，基本上按照Caffe官网教程去装也行。

我综合了许多博客和一些论坛资料，解决了一些坑后才装好，具体来说有：

1.按照一个知乎专栏把dependencies装好。

2.按照一个CSDN博客将Makefile.config文件中的CPU_ONLY := 1取消注释。此外，我还自作主张的把Makefile.config中关于opencv3的注释也去掉了，感觉应该没问题吧。



然后在make all的过程中会遇到许多坑，基本可以在这个博客中找到应对方法。不仅仅是修改Makefile.config，还有一个要修改Makefile的地方http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/52628075。以及，一个为Ubuntu16.04专属的坑，见这里

接着，又在这里卡到 CXX/LD -o .build_release/tools/convert_imageset.bin



在这篇文章中找到了原因，是因为gcc和g++版本问题（下图），想起了以前装CUDA8.0时曾经更改过默认gcc和g++版本



发现默认的gcc和g++果然是4.9版本的，但是我也装了5.4的，所以找了一个文章，关于如何更改默认gcc和g++的优先级的方法，还是挺简单的，和以前装CUDA用的方法一样。

最后make test, make runtest完了后，跑一个mnist试试，需要注意的是，命令要在caffe根目录操作，否则可能会提示找不到文件或目录的错误（比如，进入create_mnist.sh的目录执行./create_mnist.sh就会报错），见下图



成功！

BUT! 还没完！

当使用Python import caffe时，会提示找不到caffe module,因为环境变量还没有设置好，可以按照前文提到的那个知乎专栏末尾那样设置环境变量，或者按照这篇博客也行

解决环境变量后，import caffe时还是会出现一个问题，原因是因为在make的时候，没有make pycaffe，具体参见这个StackOverflow的回答。 MD，又要make clean，重新编译了。

结果还是提示import skimage.io ImportError: No module named skimage.io ，原因是没有装scikit-image，详见这个博客。 在安装的过程中很奇怪，我用sudo pip install scikit-image时下载依赖包到一半时总是突然断网报错，按照错误提示非得使用sudo -H pip install scikit-image才成功。找到一句解释：

-H 将环境变数中的 HOME （家目录）指定为要变更身份的使用者家目录（如不加 -u 参数就是系统管理者 root ）

后面反正缺啥补啥，最后就可以import caffe成功了。

安装caffe的目的是为了跑dilated covolution的开源代码，后来也跑成功了（要注意python predict.py…时要使用默认的CPU，其实就是predict.py中使用了argparse这个模块，我的博客以前提到过，所以还是要积累呀）。虽然用CPU很慢，而且内存爆满，但是最后还是输出了semantic segmentation的图片 ^_^