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深度学习入门爱好者怎样使用Caffe搭建一个简单可训练学习的识别系统

第一步你得配置好Caffe的环境，配置好Caffe环境之后就比较简单了，训练识别水杯无非是对图片做Classification。【配置caffe】成功在Windows平台和Ubuntu平台配置好了Caffe。下面会讲一下如何在这两个平台配置Caffe。一开始在配置Caffe的过程中遇到了各种神坑。强烈推荐使用Ubuntu平台！Caffe官网地址：Caffe | Deep Learning FrameworkGithub地址：BVLC/caffe【Ubuntu 16.04】官网的教程其实比较详细了，推荐用Python接口。Caffe | Installation: Ubuntu先安装各种依赖库sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev安装Pythonsudo apt-get install python-dev然后把CAFFE的源代码下载下来: git clone https://github.com/BVLC/caffe.git(当然没有安装GIT的得先安装一下)下载完成之后,进入CAFFE文件夹, 进入里面的PYTHON文件夹,然后输入for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done(PIP如果没有安装得先安装一下:sudo apt install python-pip)第二部分: 安装caffe到caffe文件夹, 使用模板写个Makefile.config. 具体就是先复制一下模板, 再改一些内容cp Makefile.config.example Makefile.config-因为CPU MODE, 所以在CPU_ONLY := 1前面的#要去掉.-两个路径要改成这样:(添加后面的两个hdf5的路径, 否则编译时报hdf5错误)# Whatever else you find you need goes here.INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serialLIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial准备好了.make pycaffemake allmake testmake runtest--结果显示ALL TESTS PASSED就安装好了, 只需要再加上一个PYTHONPATH; 另外, 这个make默认是用CPU单核运算,如果想要快一点, 比如我想使用四核, 在make后面加上-j4标签.如果上面4行某一行报错之后想要重试,建议先make clean再重新开始.第三部分: 设置 Python Caffe去到CAFFE文件夹里面的python文件夹, 把当前路径记录下来(pwd). 然后输入以下命令(把记下的路径放在相应地方)export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH这时候应该可以了,试验一下:$ python2.7Python 2.7.12 (default, Jul 1 2016, 15:12:24) on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.\u0026gt;\u0026gt;\u0026gt; import caffe\u0026gt;\u0026gt;\u0026gt; 说明安装全部完成!参考：Ubuntu 16.04上安装Caffe(CPU only)Caffe for Python 官方教程(翻译)Ubuntu16.4系统下为Python配置caffe环境 - 爱吃鱼的猫 - 博客频道 - CSDN.NET【Windows 10 + CUDA 8.0】看了一下，官方的Github的Windows分支又更新了：BVLC/caffe，好像有编译好的Release了。我当时是这样弄的：请务必用Visual Studio 2013GPU工具：CUDA 8.0 下载完后把-exe改为.exe，直接安装即可。Python 2.7cuDNN x64 把链接复制到迅雷等下载工具中即可，否则就注册账号，按官网提示下载。NVIDIA cuDNN
之后我们到微软在Github上提供的Caffe下载页：Microsoft/caffe
注：之所以使用微软发布的Caffe是因为在使用VS2013编译的时候可以免去很多麻烦。
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