1.安裝依賴

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev

Note: 這裏一定要確定每個都安裝好，不能有報錯，不然後面會出問題

2.安裝 python-dev

sudo apt-get install python-dev

3. 下載Caffe

直接去網站(https://github.com/BVLC/caffe
)下載，並unzip解壓到/home/usr_name/目錄下

4. 編譯Caffe

4.1 切換到剛剛解壓的Caffe目錄
cp Makefile.config.example Makefile.config
4.2 修改配置文件Makefile.config

• CPU_ONLY := 1
• INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
  LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
  Note: (這裏是為了增加部分主要是解決新版本下，HDF5的路徑問題) 註意下劃線和減號

4.3 編譯

sudo make all 
sudo make test
sudo make runtest

Note: 默認是單核跑，可以在後面加 -j4 表示4核，出現下圖則表示成功

5. 編譯python接口

• 確保 python-pip 和python-numpy已經安裝

  sudo apt-get install python-pip
  sudo apt-get install python-numpy 

• 執行安裝依賴
  在caffe根目錄的python文件夾下，有一個requirements.txt的清單文件，上面列出了需要的依賴庫，按照這個清單安裝就可以了。
  首先回到caffe的主目錄

  sudo apt-get install gfortran
  cd ./python
  sudo cat python/requirements.txt|xargs -L 1 sudo pip install

  全部安裝完成後，再次回到cafffe根目錄我們可以執行：

  sudo pip install -r 
  python/requirements.txt

  就會看到，編譯成功的會顯示Requirement already satisfied，沒有編譯成功的會繼續安裝。

• 編譯python接口

  sudo make pycaffe

  編譯完成後，運行python結構，先進入caffe/python再執行命令，否則會提示找不到Caffe

  6. 在mnist運行Lenet

• 獲取數據源

sudo ./data/mnist/get_mnist.sh
sudo ./examples/mnist/create_mnist.sh

• 因為是CPU運行，所以修改在examples文件下的mnist下的lenet.prototxt的solver_mode:CPU

• 訓練模型

  ./examples/mnist/train_lenet.sh

  訓練完成如下(i5-7200U 18分鐘左右)：
  
  以上

Ubuntu 16.04 + caffe環境搭建(CPU)