ubuntu安裝caffe並訓練mnist。今天介紹一下如何在ubuntu下安裝caffe並且訓練mnist。
當然，第一手的資料同樣來自於caffe官網（版本是16.04，caffe是cpu-only的版本。
caffe安裝
通過下面的命令安裝protobuf，leveldb，snappy，opencv，hdf5，boost依賴庫，其中最需要注意的是hdf5。
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
接著安裝blas庫，
sudo apt-get install libatlas-base-dev
之後是gflags，glog和lmdb，
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
如果不出意外的話，上面多個依賴庫安裝都非常順利，讓人有點懷疑，但是裡面hdf5這個庫有個坑，之後會提到。
用如下命令將caffe原始碼轉殖到桌面，路徑是』desktop/caffe/』，為了方便將caffe主路徑用$caffe_root代替，
git clone
cd desktop/caffe/
其中需要將makefile.config.example拷貝乙份成makefile.config，這樣之後才能make。另外makefile.config需要進行修改，去掉cpu_only := 1的注釋，這樣caffe就只執行在cpu上了。
cp makefile.config.example makefile.config
make all
make test
make runtest
在make all這一步遇到了一些問題，首先是找不到hdf5.h，在makefile.config中include_dirs後新增/usr/include/hdf5/serial即可繼續編譯。
src/caffe/layers/hdf5_data_layer.cpp:13:18: fatal error: hdf5.h: no such file or directory
但是此後又出現如下問題，
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
可以在library_dirs後新增/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/，最終makefile.config檔案對應部分修改如下，
include_dirs := $(python_include) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
library_dirs := $(python_lib) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/
以上的操作保證caffe編譯過程中可以找到hdf5的標頭檔案和共享庫檔案。
最終的make runtest可以看到如下圖的結果，保證caffe安裝成功，
mnist訓練
之前將caffe的環境搭好了，現在用mnist這個資料集進行測試，繼續在$caffe_root下進行操作。
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
經過上述操作./examples/mnist/路徑下會有mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb兩個資料夾，分別是測試和訓練資料。
在最終訓練之前需要修改./examples/mnist/lenet_solver.prototxt最後一句話為，
solver_mode: cpu
這樣保證整個訓練過程在cpu上進行，最後執行訓練命令，
cd $caffe_root
./examples/mnist/train_lenet.sh
看到如下效果：
一共迭代10000次，準確率為0.9915，最後訓練的model為./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel。
ubuntu下caffe安裝python3介面
正常遇到的問題和python2安裝那些個，直接看下面鏈結。try xrange python 2 except nameerror xrange range python 3 1.修改makefile.config中python的路徑 3.python資料夾下面 sudo pip3 install ...
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