Ubuntu 14环境下Caffe安装与Python接口配置教程

本篇文章详细记录了在Ubuntu 14.04操作系统环境下安装Caffe深度学习框架以及配置Python接口的过程。首先，作者强调了在深度学习开发中选择Ubuntu 14.04的原因，因为它是一个稳定且广泛使用的Linux发行版。 1. 安装Ubuntu 14.04操作系统：由于深度学习工具通常在台式机上进行安装，作者开始安装Ubuntu 14.04作为基础环境，确保系统具备必要的依赖项。 2. 安装Caffe依赖项： - 首先通过`sudo apt-get install`命令安装了一系列必要的开发工具，包括Git、protobuf、OpenCV、HDF5、Boost、ATLAS（用于BLAS运算）、Python开发工具、GFlags、Google Glog、LMDB等。安装过程中，如果之前更改了某些默认选项，可能需要根据实际配置调整Makefile.config。 3. 下载与修改Caffe源码： - 使用Git克隆Caffe的官方仓库到本地，并切换到新创建的目录。接着，修改Makefile.config，取消CPU_ONLY的注释，以支持CPU运算，因为此时未安装GPU。同时，由于使用的是ATLAS BLAS，如果使用其他BLAS库，需相应修改。此外，还去掉了WITH_PYTHON_LAYER的注释，以启用Python接口支持。 4. 测试Caffe安装： - 使用`make all`、`make test`和`make runtest`命令来编译和测试Caffe，确认安装是否成功，输出结果表明安装过程已完成。 5. 配置Python接口： - 要使用Python与Caffe交互，需要安装Python相关的库文件，这些文件位于名为`pyth`的目录中，但具体路径信息缺失，可能需要根据实际情况下载或安装对应的Python库，如NumPy、SciPy等。 总结起来，这篇文章提供了在Ubuntu 14.04环境中安装Caffe，并配置其Python接口的完整步骤，包括系统依赖的安装、Caffe源代码的定制和Python环境的准备，这对于想要在该平台进行深度学习开发的读者来说，是一份实用的指南。