• 本文目录导读：
• 1、前期准备
• 2、下载和编译Caffe
• 3、常见问题及解决方法

作为一种强大的深度学习框架，Caffe在机器视觉、语音识别等领域得到广泛应用。然而，在使用过程中，很多人都会遇到各种问题，比如安装失败、依赖库缺失等。本文就为大家详细介绍了在Linux14.04系统下安装Caffe的步骤，希望能够帮助大家顺利地使用这个优秀的工具。

前期准备

在开始安装之前，我们需要先进行一些准备工作：

1. 确保系统已经安装了CUDA和cuDNN，并且环境变量设置正确。

2. 安装必要的依赖库：

“`

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran

如果上述命令执行失败，请先更新软件源：

sudo apt-get update

下载和编译Caffe

1. 下载Caffe源码

进入你喜欢存放代码的目录（比如/home/username），执行以下命令：

git clone

cd caffe

git checkout master

2. 编辑Makefile.config文件

在caffe目录下，有一个名为Makefile.config.example的文件，我们需要将其复制一份并重命名为Makefile.config：

cp Makefile.config.example Makefile.config

然后，使用vim或其他编辑器打开这个文件，并进行一些必要的修改。具体来说，需要注意以下几个参数：

– CUDA_ARCH：根据你的显卡型号选择相应的架构版本（比如35、50、60等），可以通过nvidia-smi命令查看。

– BLAS：如果你安装了OpenBLAS或ATLAS，则将对应的路径赋值给这个变量；否则可以使用原生BLAS库。

– PYTHON_INCLUDE和PYTHON_LIBRARIES：根据你系统中安装的Python版本填写相应路径。

3. 编译Caffe

在caffe目录下执行以下命令即可开始编译：

make all -j8

make test -j8

make runtest -j8

make pycaffe -j8

其中-j参数表示并行编译时使用多少线程数，建议设置成CPU核心数+1。

4. 安装Caffe

最后，在caffe目录下执行以下命令即可完成安装：

sudo make install

sudo ldconfig # 更新动态链接库缓存

常见问题及解决方法

1. 编译失败

如果出现编译错误，请按照错误提示逐一解决。常见的问题包括：

– 缺少依赖库：请根据错误提示安装相应的依赖库。

– CUDA版本不匹配：请确保你系统中安装的CUDA和cuDNN版本与Caffe要求的一致。

2. 运行时出现问题

如果在使用Caffe时出现了问题，可以考虑以下解决方法：

– 增加内存限制：有些模型需要较大的内存空间才能运行，可以通过修改prototxt文件中的batch_size参数来减小内存占用。

– 修改网络结构：如果某个层次过于复杂导致显存不足，可以尝试将其拆分成多个简单层次来实现。

本文介绍了在Linux14.04系统下安装Caffe的详细步骤，并给出了常见问题及解决方法。希望这篇文章能够对大家有所帮助，让深度学习更加轻松！