ubuntu18.04安装caffe,linux安装caffe
目录
1.安装conda (anaconda，miniconda)
2.使用conda build安装
3.用conda，从源代码安装(我自己测试过，可以安装caffe2和Detectron)
caffe2的安装并不简单，主要是有各种中文博客，官网的安装教程也太详细了，所以这里我根据自己的练习过程写一篇博客，方便以后查阅。
首先安装康达和cudnn。如果没有安装这两个工具，可以参考我的博客：在Ubuntu下安装Cuda和cudnn。
下面有两种安装方法，第一种方法非常简单，如果不需要安装Detectron的话，可以先尝试第一种方法。
1.使用conda安装(anaconda，miniconda) 1.1 安装anaconda或者miniconda。
安装步骤非常简单，可以参考相关博客来完成。注意，anaconda的迷你犀牛路径应该放在。例如，bashrc文件，我的路径是
export PATH=/home/wanguanwei/mini conda 3/mini rhinoceros:$ PATH 运行以下命令使环境生效
来源~/。巴沙尔克 1.2 创建虚拟环境并激活
由于后面需要安装Detectron，而Detectron需要的Python版本是Python2，所以在创建虚拟环境时指定Python2。
打开终端，使用以下命令创建一个名为caffe2的虚拟环境：
a创建-n caffe2python=2.7，然后激活这个虚拟环境。
源激活咖啡2 1.3 安装caffe2
检查gcc的版本号。
Gcc - version如果Gcc的版本号小于5，可以用下面两个命令安装CPU或GPU版本的caffe2。
CPU版本
con install-c caffe 2 caffe 2-GCC 4.8 GPU版本
cond install-c caffe 2 caffe 2-cuda 9.0-cud nn 7-gcc 4.8如果GCC的版本号大于5，根据自己的配置选择以下三个命令中的一个。如果cuda和cudnn都不满足以下要求，可以更改cudnn或cuda的版本。具体方法请参考我的另一篇博客，或者使用下面介绍的从源码安装的方法进行安装。
CPU版本
con install-c caffe 2 cafe 2 GPU版本1: cuda9.0cudn7.0cafe2
条件安装-c caffe 2 caffe 2-cuda 9.0-cud nn 7 GPU版本2: cuda8.0 cudnn7.0caffe2
康达安装-c caffe 2 caffe 2-cuda 8.0-cud nn 71.4验证caffe2
完成上述安装任务后，打开一个新的终端窗口，然后激活caffe2:
Source activate caffe2然后输入以下语句验证安装是否成功；
来自Caffe2的Python-C。Python导入核心 2/dev/null echo success echo failure 如果没有提示异常，则安装成功。
但如果打算安装Detectron，这种方法不可行。可能是conda安装的caffe2版本不够新，所以还不支持Detectron。
2.用康达build安装这个从官网翻译过来的教程(点击进入官网教程)。这种方法需要预先安装anaconda或miniconda。理论上可以安装caffe2，支持Detectron，不过本人没有使用这种方法安装过。（不过方法非常简单，可以尝试一下）。
(1)下载源代码。
新建一个存放源代码的文件夹(最好不是中文的)，然后进入文件夹打开终端下载源代码：
git clone-递归https://github.com/pytorch/pytorch.git光盘pytorch (2)安装咖啡2
CPU的版本：/scripts/build _ anaconda . sh-install-本地GPU版本。/scripts/build _ anaconda . sh-install-locally-cuda 9.0-cud nn 7 test caffe 2
来自caffe2的Python-C。Python导入核心 2/dev/null echo 成功 echo 失败 3。使用conda并从源码安装(我个人测试过，可以安装caffe2，也可以安装Detectron）(1)下载Caffe2源码
将cd放入适当的路径，并将源代码存储在当前路径中。例如，如果我想将caffe2的源代码安装在/home/wanguanwei/deeply ing/目录中，那么运行以下命令：
CD/home/wanguanwei/deeplaying/git clone-递归https://github.com/pytorch/pytorch.git CD py torch(2)创建并激活虚拟环境
与第一种安装方法类似，您应该首先安装anaconda，创建并激活虚拟环境：
安装所需的create-n caffe 2 python=2.7 source activate caffe 2(3)安装包
con install-y \ future \ gflags \ glog \ level db \ mkl \ mkl-include \ numpy \ opencv \ protobuf \ six注意：我发现proto buf在实际测试过程中总是出错。原因可能是康达自动安装的protobuf版本太旧，也可能是康达自动安装的protobuf安装包有错误。所以下面的步骤非常关键
您可以使用以下说明卸载旧版本的protobuf并安装新版本的protobuf:
Pip卸载protobufpip install protobuf=3 . 0 . 0 a3 或使用以下说明从官网的官方发布包中重新安装protobuf(pro-test有效)
然后检查当前的protobuf版本。
protocol-version显示版本为lib protocol 3 . 6 . 0，说明protobuf版本更新成功。
(4)创建构建文件夹。
注意，当前目录仍然是/home/wanguanwei/deeply ing/caffe 2/py torch。使用以下说明在此目录中创建构建文件夹。
Git子模块更新-initrm-RF build mkdir build CD build(5)配置caffe2的构建。
根据conda的安装位置进行配置。例如，我的配置是：
cmake-dcmake _ prefix _ path=/home/wangyunwei/miniconda 3/envs/caffe 2-dcmake _ install _ prefix=/home/wangyunwei/miniconda 3/envs/caffe 2.这时候Cmake会输出一堆配置信息。
(6)编译并安装caffe2
Make在我安装到20%左右的时候中断了，因为我没有使用root权限。您可以按照以下说明重新安装它：
Sudo make安装(7)测试
如果protobuf没有问题，应该可以安装成功。输入以下两条指令进行测试：
从caffe2.python导入core 2/dev/null echo Success echo python 2-c 从caffe2.python导入工作区；打印(工作区。NumCudaDevices())如果出现类似“import error:no module named caffe 2 . python”的错误，则需要在系统中添加一个Python环境：
打开。bashrc文件，并在最后一行添加以下路径
export Python path=/home/wanguanwei/deeplaying/caffe 2/py torch/build:$ Python path，然后运行以下命令使环境生效：
来源~/。bashrc此时将重新打开一个新的终端窗口，并激活caffe2环境。再次运行上述测试程序不会出现任何错误。
至此，安装成功！
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