ubuntu18.04安装caffe

你好，关于ubuntu18.04安装caffe的问题，可以参考以下步骤：

安装依赖库：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

下载caffe源码：git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

编译caffe：cd caffe && cp Makefile.config.example Makefile.config && make all -j8 && make pycaffe

测试caffe：make test -j8 && make runtest -j8

希望这些步骤能够帮助你成功安装caffe。

相关问题

ubuntu18.04安装caffe-ssd-gpu

回答1：
安装caffe-ssd-gpu在ubuntu18.04的步骤如下：

安装CUDA：从Nvidia官网下载合适的CUDA安装包，按照官方文档的指引进行安装。

安装依赖：运行以下命令安装所需依赖库：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev \
libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler \
libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libboost-all-dev

下载caffe-ssd-gpu源码并编译：从Github上下载caffe-ssd-gpu的源码，按照官方文档指引进行编译。编译时需要指定编译选项为GPU模式。

运行测试：安装完成后，运行测试脚本，确保安装配置成功。

以上为简要步骤，具体操作请参考对应文档和官方指引。
回答2：
Ubuntu18.04是目前比较常见的Linux操作系统之一，而CAFFE-SSD-GPU是深度学习的一个工具。下面是安装caffe-ssd-gpu的步骤：

安装CUDA和cuDNN

首先，您需要安装CUDA和cuDNN，这是运行深度学习框架所需的必备组件。下载安装CUDA和cuDNN之前，您需要查看您的图形卡的型号，以便选择正确的CUDA版本和cuDNN版本。
在下载和安装CUDA和cuDNN之前，您需要在NVIDIA的开发者网站上注册自己，并下载适用于您机器的CUDA和cuDNN版本。此外，您还需要在命令行界面中设置以下环境变量：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

安装依赖项

在安装caffe之前，需要安装一些依赖项。您可以使用以下命令将这些依赖项安装到您的Ubuntu系统上：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran libjpeg62 libfreeimage-dev libatlas-base-dev git python-dev python-pip libgoogle-glog-dev libbz2-dev libxml2-dev libxslt-dev libffi-dev libssl-dev libgflags-dev liblmdb-dev python-yaml python-numpy python-scipy

下载和安装CAFFE

现在，您需要在您的系统上下载和安装CAFFE。从github上获取caffesource代码并进行安装：
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe
git checkout ssd

编译和安装CAFFE

使用以下命令编译和安装caffe：
cp Makefile.config.example Makefile.config
make all -j $(($(nproc) + 1))
make pycaffe
执行该命令后，您需要等待一段时间才能完成CAFFE的编译。如果出现任何编译错误，请检查您的CUDA和cuDNN版本是否正确，并重新安装依赖项。

使用CAFFE-SSD-GPU

现在，您已经成功地在Ubuntu18.04操作系统上安装并编译了CAFFE-SSD-GPU，您可以开始使用该工具来执行深度学习任务了。
总结
安装CAFFE-SSD-GPU需要充分理解linux的命令行操作。需要先确认CUDA和cuDNN已经安装，并正确设置环境变量。然后需要下载和安装CAFFE, 并最后编译和安装CAFFE。在安装过程中如果存在问题，可以查看错误日志，重新检查步骤。如果对命令行操作不熟悉，则先学习linux基础操作。
回答3：
caffe-ssd-gpu是一种基于caffe框架的用于实现目标检测的神经网络模型，在Ubuntu18.04系统中安装caffe-ssd-gpu需要进行以下步骤：

安装CUDA

CUDA是NVIDIA公司推出的用于高性能计算的并行计算平台和编程模型，是使用GPU进行深度学习任务所必需的。在Ubuntu18.04上安装CUDA需要首先确认自己的显卡型号，并选择合适的CUDA版本进行安装。可以在NVIDIA官网上下载相应的CUDA安装包，也可以通过命令行方式进行安装。在安装过程中注意要按照提示完成相应的配置和设置。

安装cuDNN

cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库，也是必需的组件之一。在安装过程中同样需要确认CUDA的版本和自己的显卡型号，并下载相应的cuDNN安装包进行安装。

安装依赖包

在安装caffe-ssd-gpu前需要先安装几个依赖包，包括protobuf、opencv、boost等。可以通过命令行方式进行安装，例如：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

下载caffe-ssd-gpu源码

可以在GitHub上找到caffe-ssd-gpu的源码，下载后解压到自己想要的目录下。

编译和安装caffe-ssd-gpu

进入caffe-ssd-gpu源码目录下，执行以下命令：
cd caffe-ssd-gpu
mkdir build
cd build
cmake ..
make all -j8
make install

其中，make all -j8表示使用8个线程进行编译，提高编译速度。make install表示安装编译好的caffe-ssd-gpu库文件和可执行文件。

测试安装是否成功

可以尝试运行caffe-ssd-gpu自带的测试程序，检查安装是否成功。在源码目录下执行以下命令：
./build/tools/caffe time --model=models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300_ft/deploy.prototxt --gpu=0

这条命令会测试caffe-ssd-gpu在GPU上执行推断的速度，如果没有问题，则说明安装成功。
需要注意的是，在安装过程中可能会遇到各种问题，例如依赖包的版本不兼容、CUDA和cuDNN的配置出错等等。这时候需要耐心调试错误，逐个解决问题，才能确保caffe-ssd-gpu能够正常运行。

ubuntu18.04查看caffe版本

在Ubuntu 18.04系统中，如果你想要查看安装的Caffe版本，Caffe本身是一个深度学习框架，并不需要通过系统的包管理工具直接查看版本信息。Caffe的安装通常需要从源码编译或者使用预编译好的二进制包。以下是查看已安装Caffe版本的几种方法：

如果你是通过官方GitHub克隆并编译安装的，可以在终端中运行 cd /path/to/your/caffe（替换为你的Caffe安装路径），然后输入 make -j4 && make runtest，如果编译成功，可能会显示版本信息。

如果你使用的是apt-get安装的预编译包，可以尝试输入 dpkg -l | grep caffe，这将列出所有包含"caffe"这个词的包，但不一定能直接显示出版本号。

若安装了Caffe命令行工具，你可以运行 caffe --version 来查看具体的版本。

请注意，在Ubuntu 18.04中，Caffe的最新稳定版可能是1.0.x系列，因为18.04支持的是较旧的软件库。如果你想获取最新的Caffe版本，你可能需要升级到一个新的版本或者考虑更换支持更高版本的发行版。