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Linux版本：Ubuntu14.04 64-bit
Anaconda版本：Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64
Python版本：Python2.7
OpenCV版本：OpenCV3
CUDA版本：CUDA8.0

前提：显卡驱动、CUDA8.0、cuDNN5.0已经安装好并配置完环境变量。

一、安装Anaconda2

    URL : https://www.continuum.io/downloads/

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh

    下载成功后，在终端执行：

bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh

    在安装过程中，会问安装路径，按回车即可。询问是否添加到~/.bashrc中，回复yes即可。

    安装完成后，source一下~/.bashrc，执行命令如下：

source ~/.bashrc

    随后，输入如下命令可即查看已经安装完成的库：

conda list

    安装自己需要的库，可执行如下命令：

conda install ***

    更新某个包的版本，可执行如下命令：

conda update ***

    我们使用如下命令更新一下自己的conda：

conda update conda

    创建一个环境，例如testcaffe：

conda create -n testcaffer python

    注意：Anaconda2默认支持python2.7，如果安装的是Anaconda3默认支持python3，可以使用如下命令创建python2.7的环境：

conda create -n testcaffe python=2.7

    创建完环境需要进入这个环境，使用如下命令：

source activate testcaffe

    也可以使用如下命令，退出所创建的环境：

source deactivate

    安装OpenCV3：

conda install -c menpo opencv3

二、安装依赖库

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-configsudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev protobuf-compilersudo apt-get install -y libatlas-base-dev sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

三、编译Caffe、PyCaffe

    URL : https://github.com/BVLC/caffe.git

1.下载Caffe

git clone https://github.com/BVLC/caffe.gitcd caffe

2.编译caffe

    用cmake默认配置：

cmake ..make all -j8make install 
make runtest -j8

3.安装pycaffe需要的依赖包，并编译pycaffe

cd ../python
conda install cython scikit-image ipython h6py nose pandas protobuf pyyaml jupyterfor req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; donecd ../build
make pycaffe -j8

4.添加pycaffe的环境变量

• 终端输入如下指令：

vim ~/.bashrc

• 在最后一行添加caffe的python路径(到达vim最后一行快捷键：Shift+G)：

export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

    注意：/path/to/caffe是下载的Caffe的根目录，例如我的路径为：/home/Jack-Cui/caffe

• Source环境变量，在终端执行如下命令：

source ~/.bashrc

     注意：Source完环境变量，会退出testcaffe这个conda环境，再次使用命令进入即可。

四、测试

    执行如下命令：

python -c "import caffe; print dir(caffe)"

     输出结果如下：

     从上图可以看出，caffe编译通过，并且一些的python的caffe接口，也存在。

     注意：如果创建了conda环境，每次想要使用caffe，需要先进入这个创建的conda环境。

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