前言

Anaconda是一种比较通用的Python环境，我们可以很方便地使用它创建需要的各种深度学习的虚拟环境。而Anaconda的bin路径一旦写入环境变量，默认python就变了，Caffe提供的安装教程往往都是基于Linux默认的python安装的。本文提供了基于Anaconda创建虚拟环境的一种caffe安装思路。

安装过程概览

安装caffe for python的虚拟环境--->安装基础依赖库--->克隆Caffe代码--->修改Makefile.config、Makefile--->编译pycaffe--->拷贝编译后的libcaffe.so至caffe的虚拟环境

安装过程

1）安装caffe for python的虚拟环境

conda create -n caffe pip python=3.5

笔者创建了python3.5的环境，喜欢其他版本的读者可以选择其他环境。

2）安装基础依赖库

a） 基础库安装

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libopenblas-dev

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libopenblas-dev 

b）由于是基于python3的，因此要创建基于python3软链接，这部分操作应切换至/usr/lib/x86_64-linux-gnu目录执行

sudo mv libboost_python.so libboost_python.so.back    # 备份py2.7的boost库软链接

sudo ln -s libboost_python-py35.so libboost_python.so

sudo ln -s libboost_python-py35.so libboost_python3.so

3）克隆caffe代码到本地

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

4）修改Makefile.config、Makefile

a）Makefile.config

CUDA_ARCH变量配置。如果cuda 的版本号>=9.0，则在该文件夹下找到CUDA_ARCH变量，并把：

-gencode arch=compute_20,code=sm_20 \

 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 

两行注释掉，我的配置如下

图一：CUDA_ARCH 变量配置

PYTHON_HOME变量配置。因为使用的是Python是Anaconda配置的虚拟环境，因此需要将python的环境指向该地址。如图二所示，我的Anaconda安装在$(HOME)/anaconda3位置，虚拟环境创建以后会在envs下创建一个与虚拟环境同名的文件夹，我直接将anaconda的目录指向该位置。PYTHON的路径基于该位置指定。图二中，红色框表示系统默认的变量配置，黄色是改变的配置

图二：PYTHON_HOME变量配置

PYTHON_LIB、WITH_PYTHON_LAYER、INCLUDE_DIRS和LIBRARY_DIRS变量配置。如图三所示

图三：其余变量配置

b）Makefile

Makefile文件主要需要修改LIBRARIES和PYTHON_LIBRARIES两个环境变量。主要修改如图四所示。在图四中，‘-’表示将这一行去掉，‘+’表示添加这一行。

图四：Makefile配置

5）编译caffe

我只用了make编译，没使用cmake。在caffe目录下之行make all -j32（由于我在服务器上编译的，所以用了32个进程进行编译），其他读者，请根据自己的电脑配置进行编译。编译完成之后，执行make pycaffe -j32编译pycaffe。

6）拷贝编译后的libcaffe.so至caffe的虚拟环境

在caffe/python目录，执行cp -rf caffe/ ~/anaconda3/envs/caffe/lib/python3.5/命令，这一步命令将python包拷贝至虚拟环境目录；cp -rf ../.build_release/lib/ ~/anaconda3/envs/caffe/lib/ 命令，这一步将相关库拷贝至虚拟环境目录。

在上诉所有的步骤执行完以后，执行source activate caffe进入虚拟环境，在此虚拟环境下，需要安装一些caffe依赖的python库，如下所示：

 pip install scikit-image protobuf 

此后caffe可以完美和anaconda环境共存了，祝同学们工作、学习愉快～

大家有什么问题可以发邮箱给我longkuanzou@163.com 或加我微信：double-kuan。