Anaconda搭建：Caffe与TensorFlow共存环境教程

"本文介绍了如何在Anaconda环境中创建一个同时支持Caffe和TensorFlow的共存环境，以解决两个深度学习框架可能存在的兼容性问题。通过创建虚拟环境、安装Caffe-GPU、降级protobuf版本至3.2，然后安装TensorFlow-GPU，最后进行测试以确保安装成功。这种方法适用于Anaconda 5.0.1、Ubuntu 14.04、CUDA 8.0的配置。" 在深度学习领域，经常需要使用不同的框架来应对各种任务，如Caffe和TensorFlow。然而，由于它们可能依赖于不同版本的库，直接安装可能会导致冲突。为了解决这个问题，可以借助Anaconda这样的包管理器创建独立的虚拟环境，以便在同一个系统中同时安装和使用Caffe和TensorFlow。 首先，我们需要创建一个名为`caffe-tf`的虚拟环境，指定Python 3版本。这可以通过运行`conda create -n caffe-tf python=3`命令实现，这将创建一个与系统其他部分隔离的环境。然后，激活新创建的环境，使用`source activate caffe-tf`命令。 在激活的环境中，我们先安装Caffe-GPU，使用`conda install caffe-gpu`。安装过程中，会自动安装protobuf的一个版本，但我们需要确保它与TensorFlow兼容。在Caffe安装完成后，需要降级protobuf到3.2版本，用`conda install protobuf=3.2`命令完成此操作。这是因为TensorFlow可能需要一个特定版本的protobuf，而Caffe可能需要另一个版本，所以降级到两者都接受的版本可以避免冲突。 接下来，可以安装TensorFlow-GPU，输入`conda install tensorflow`。由于我们已经将protobuf降级到3.2，这应该不会引起冲突。安装完成后，检查protobuf的版本，确保没有被自动升级。 为了验证Caffe和TensorFlow是否成功安装并能正常工作，可以在环境中运行测试代码。例如，导入Caffe和TensorFlow的模块，然后运行一些基本操作。如果代码能够顺利执行且没有错误，那么说明安装成功。 总结起来，通过创建和管理虚拟环境，我们可以有效地解决深度学习框架之间的依赖冲突。这个教程提供的步骤详细地展示了如何在Anaconda中建立一个Caffe和TensorFlow共存的环境，这对于研究者和开发者来说是一个实用的方法，可以避免因版本不兼容而导致的问题，同时也能保持系统的整洁。