ubuntu 安装 caffe2 时总会报错
步骤1:安装所需的依赖库1命令如下。（1）sudo apt-get update（2）sudo apt-get install -y --no-install-recommends \build-essential \cmake \git \libgoogle-glog-dev \libprotobuf-dev \protobuf-compiler \python-dev \python-pip （3）sudo pip install numpy protobufEND步骤2：可选的GPU支持1概述。如果您打算使用GPU而不是CPU，那么您应该安装NVIDIA CUDA 8和cuDNN v5.1或v6.0，这是GPU加速的深度神经网络的原生类型库。2首先更新您的显卡驱动程序（NVIDIA CUDA 8）！ 否则您可能会遇到各种难以诊断的错误。1、适用Ubuntu 16.04的命令行。（1）sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends（2）wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb"（3）sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb（4）sudo apt-get update（5）sudo apt-get install cuda2、适用Ubuntu 14.04的命令行。（1）sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends（2）wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb"（3）sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb（4）sudo apt-get update（5）sudo apt-get install cuda3安装cuDNN（适用所有Ubuntu版本）。（1）CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz"（2）wget ${CUDNN_URL}（3）sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local（4）rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfigEND步骤3：可选依赖库libgflags库安装。注意：libgflags2是用于Ubuntu 14.04；libgflags-dev是用于Ubuntu 16.04。这两个不能搞混，否则安装会报错。(1)适用Ubuntu 14.04的命令行。sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2(2)适用Ubuntu 16.04的命令行。sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev安装其他可选依赖库（适合Ubuntu 14.04和16.04）。（1）sudo apt-get install -y --no-install-recommends \libgtest-dev \libiomp-dev \libleveldb-dev \liblmdb-dev \libopencv-dev \libopenmpi-dev \libsnappy-dev \openmpi-bin \openmpi-doc \python-pydot（2）sudo pip install \flask \future \graphviz \hypothesis \jupyter \matplotlib \pydot python-nvd3 \pyyaml \requests \scikit-image \scipy \setuptools \six \tornado
如何评价 Caffe 2
都来看望亮亮,并
且拿了一个蛋糕和好好心人捐助的钱.虽然不怎么多,但是毕竟是人们的一份心意啊!亮亮看到他妈妈来
便用央求的语气问他妈妈：“妈妈,我到底得了什么病?我真的好想去学校上学,和同学们一起玩.”妈
妈也说：“你的病马上就要好了,马上就可以读书了.”亮亮对着生日蛋糕许了一个愿,张阿姨问他许了
什么愿,他笑着说：“我希望这里的小朋友都能摆脱病魔,能到学校上课去.”多么善
ubuntu 安装 caffe2 时总会报错
解决办法是依据出现错误的顺序而给出的，为了方便，可以直接先执行所有解决办法后再安装caffe。
1. ./include/caffe/common.hpp:5:27: fatal error: gflags/gflags.h: No such file or directory
解决办法：sudo apt-get install libgflags-dev
2. ./include/caffe/util/mkl_alternate.hpp:14:19: fatal error: cblas.h: No such file or directory
解决办法：sudo apt-get install libblas-dev
3. ./include/caffe/util/hdf5.hpp:6:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
解决办法：在Makefile.config找到以下行并添加蓝色部分
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
4. ./include/caffe/util/db_lmdb.hpp:8:18: fatal error: lmdb.h: No such file or directory
解决办法：sudo apt install liblmdb-dev
如何在Windows环境下配置Caffe
第一步准备工作
1.首先网址载Caffe-Windows安装包（）；
2.安装Visual Studio 2013；
3.与需要使用NVIDIA显卡请安装CudaCuDNN需要装；
4..\windows\CommonSettings.props.example 复制份并修改 .\windows\CommonSettings.props打做修改：
1）使用GPU安装CUDACuDNNCpuOnlyBuild 改 true 并且 UseCuDNN 改 false；
2）安装CuDNN情况CuDNND路径复制CuDnnPath；
3）选择支持Python或者MATLAB接口两都支持设置PythonSupport或者MatlabSupporttrue同Python或者MATLAB路径别粘PythonDirMatlabDir
第二步编译
打.\windows\Caffe.sln编译Caffe/convert_imageset、caffe、libcaffe、convert_mnist_data等根据提示需要进行caffe.exe训练与测试主程序convert_imageset训练测试数据LMDB使用程序！
如何在windows下安装微软版的caffe
第一步，准备工作
1.首先从网址下载Caffe-Windows安装包（https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows）；
2.安装Visual Studio 2013；
3.如果与需要使用NVIDIA显卡的请安装Cuda和CuDNN，不需要可以不装；
4.将.\windows\CommonSettings.props.example 复制一份并修改为 .\windows\CommonSettings.props，然后打开做如下修改：
1）如果不使用GPU，不安装CUDA和CuDNN，将CpuOnlyBuild 改为 true ，并且 UseCuDNN 改为 false；
2）安装CuDNN的情况下，将CuDNND路径复制到CuDnnPath；
3）选择支持Python或者MATLAB接口，当然也可以两个都支持，设置PythonSupport或者MatlabSupport为true，同时将Python或者MATLAB路径分别粘过来PythonDir和MatlabDir。
第二步，编译
打开.\windows\Caffe.sln，编译Caffe/convert_imageset、caffe、libcaffe、convert_mnist_data等，可以根据提示和需要进行，生成的caffe.exe为训练与测试的主程序，convert_imageset为将训练和测试数据生成LMDB使用的程序。
windows下装caffe和ubuntu下的区别
配置操作系统：14.04 Ubuntu Kylin 64位cuda版本：7.5GPU：k20c 一、cuda 安装我们采用的是.ded包安装方式，网上还有利用一种手动安装.run文件的方式，但是由于楼主第一次采用该种方式安装导致各种驱动的问题，系统重新安装了N次，所以这次换了个安装方法。1.在nvidia官网上下载.ded安装包（当然根据自己的系统选择版本）
Visual Studio和Eclipse相比有哪些优缺点
1. 界面设计没有充分考虑空间占用 Visual Studio的工具窗口占用了过多的空间。ErrorList在标题栏和Tab标签出现了两次，实际上这是无意义的重复，而标题栏中央和工具栏右边的部分，有大片地方被白白浪费掉了。在宽屏笔记本上，屏幕高度相当有限，这一点格外令人难以容忍。 Eclipse的窗口对空间的利用有效得多。标签页和按钮共享同一行，并且因为Eclipse的错误显示是分类的，也不需要三个额外的按钮，所以界面相当紧凑。 2. 输出显示过于单调 Visual Studio的输出窗口只有一种颜色、同样的格式，在密密麻麻的输出里面根本分不清重点。Eclipse的输出窗口能显示多种颜色和格式，能够清楚的分出不同的内容，和代码关联的内容还可以用URL导航。 3. 跟踪活动项不方便 Visual Studio有这样一个功能叫做Tracking Active Item，有时候我需要它，有时候又希望关闭它。Visual Studio把它放在选项里面，每次修改的时候都要重复点菜单-》选分类-》点CheckBox-》点OK这样一个重复的动作。 Eclipse把这个功能叫做Link with Editor, 放在主界面的Package Explorer的工具按钮里，打开和关闭都只需要点击一次鼠标就行了。 4. 设置代码格式不够灵活 看上去Visual Studio也提供了不少代码格式选项，可还是缺少很多高级设置，比起Eclipse只能算小巫见大巫了。比如，我很喜欢Eclipse把字段对齐这个功能，但Visual Studio压根没有这个选项。 5. 代码行定位功能不如Eclipse Eclipse编辑器右侧有个特殊区域代表了整个代码文件，断点、错误、警告、书签都会在这里标识出来，不论代码有多长，点击一下就可以定位，非常的方便。 在Visual Studio里面定位代码，要么用鼠标滚轮上下翻动直到找到内容，要么从成员列表的组合框里选择，不论哪一种，都没有Eclipse来得简洁方便。 6. 设置文件编码太过麻烦 Visual Studio既不能指定文件的默认编码，也不能批量设置文件编码，只能通过Save As对话框下面一个很小的箭头手工一个一个指定，麻烦到文件多的时候我有一种想砸了它的冲动。 Eclipse可以从文件类型、工作区、项目、单个文件四个级别设置文件编码，而且允许手工输入编码名称，这比Visual Studio从一个长长的列表里选择要快捷得多。 7. 错误信息不够人性化 Visual Studio如果编译出错，错误信息只是简单的列在输出窗口里，要你去一个一个点开来看。而Eclipse的错误信息同时会在Package Explorer里显示成Overlay Icon，从而清楚的了解到项目的哪些部分受到了错误的影响。 8. 添加新类过于简单 Visual Studio在创建新文件时唯一允许你指定的选项是文件名，剩下的只能手工修改。Eclipse在创建新类时提供诸多选项，比如要求实现某个接口，那么所有接口方法的存根也会一并生成，节约了很多时间。 9. 同一文件的导航功能不够一致 在Visual Studio的代码文件中如何导航？使用成员下拉框。 在可视化编辑器里怎么导航？用Document Outline窗口。 在引用的程序集里又如何导航？用Object Browser窗口。 在Eclipse中，上述所有内容都可以通过Outlilne窗口完成，操作也完全一致，不像Visual Studio那样每个窗口都有不同的界面和操作方法。 10. 管理引用 我们创建项目的时候总有一些库是经常要用到的，比如数据项目引用NHibernate，Silverlight项目引用Toolkit，等等。Visual Studio引用哪些程序集只能由我们手工查找，而Eclipse提供了User Library的管理功能，能够让我们将常用的库引用一次性导进来，比Visual Studio的Add References不知方便几许。 11. 重构功能比较初级 Visual Studio支持代码重构，Eclipse也支持，但是你比较一下两者的菜单就知道，它们对重构的支持程度完全不是同一个级别的。 12. 代码提示不够清楚美观 Visual Studio的代码提示同样只有单一的文字格式，大段的文字看下来，很难抓住重点。 Eclipse的代码提示格式是富格式内容，能突出显示重点，可导航的部分会显示成超链接，同时还提供附加的功能按钮，比Visual Studio要细致体贴得多。 13. 缺少本地历史记录功能 Eclipse有一个非常强大的功能是将最近的编辑历史记录保存在本地，这样即使你没有使用版本数据库也能跟踪修订信息、比较版本、还原历史记录，对一些实验性的项目或者不需要签入的开源项目来说是非常有用的，并且你也可以用它来记忆内容，整理思路。Visual Studio则完全没有这种功能。 14. 缺少智能化的快速修复 这是我最爱的Eclipse功能！Eclipse不仅找出编译错误，还能够为许多种类型的错误提供修复选项。这个修复选项确实相当的智能，对很多常见的编译错误都能找到合理的解决方案，比如下面的错误它就能猜到getMessge()实际上是getMessage()拼错了，我只需要在这一项上按回车就万事OK。 Visual Studio的只能机械的显示一些错误信息。有时候错误提示也会附带一些关于如何修正错误的提示，但大多比较死板，需要程序员靠自己的经验来修复错误。 15. 最后一个不得不说的地方是，Eclipse是完全免安装的。 这意味着什么呢？如果我哪天重新安装了系统，那么打开Eclipse马上可以再次使用，以前设置的所有选项和更新内容全部立即可用。而Visual Studio就不得不重新安装、打补丁、设置各种选项，如果运气不好安装过程中突然出了什么错，那你所有过程重来一遍吧，一整天就这样没了。更让人讨厌的是，VS2010安装过程中竟然要重启两次，就算你非重启不可的话，难道不能把所有内容准备好然后一次性解决吗！？
如何在Windows下安装配置python接口的caffe
1、首先先生成两个python文件，在src\caffe\proto\extract_proto.bat 里生成caffe_pb2.py 这个之后有用。
2、然后打开已经给好的caffe\buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。
把pycaffe作为单启动。注意需要在release x64位下编译。
如果没有这个的话，就将这个文件夹里python文件夹中的项目加入即可。如果没有python项目，就自己建一个，将python文件夹里的cpp文件加入就可以了。
3、选择pycaffe的属性，将配置属性下的VC++目录中的包含目录和库目录填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目录下的附加包含目录一项中添加以我的python为例。D:\python27\Lib；D:\python\include\ 以及D:\Python27\Lib\site-packages\numpy\core\include 如果你安装了CUDNN这里可以在预处理器那里把USE_CUDNN加上，同时在LINKER的输入目录下的附加依赖库中加入cudnn的lib文件。
关于caffe-windows配置matlab和python接口的问题
1.安装
使用PyInstaller需要安装PyWin32。
下载与Python对应的PyInstaller版本， 解压后就算安装好了 。
2.生成exe文件
Python程序的目录为 F:\hello.py
在命令行 中进入pyinstaller所在的目录，运行python pyinstaller.py F:\hello.py
在PyInstaller-2.1目录下，生成文件夹hello
hello目录下有文件
exe文件在dist目录下
如果将python文件复制到 pyinstaller.py 所在目录下，则运行 python pyinstaller.py hello.py
如何在caffe中实现矩阵操作
1.首先要准备几样东西：
（1）要预测的图像，需要32×32大小;
（2）网络配置文件，prototxt,以及每个图像的路径及其序号。
（3）训练好的caffemodel以及均值二进制文件，貌似可以定值，需要通过数据训练计算得到。
（3）预测的主程序
内容：
View Code
2.结果：
View Code
各个类别图示：
3.后记
上面是用CPU跑的，我还等了几秒钟，用了下GPU处理，瞬间，真的很快，Enter完就出结果了。
