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このコンテンツはLinuxCommuneからのものです。元のチュートリアルによると、インストールにはまだいくつかの問題があり、ここで解決されます。
パート1：依存関係のインストール
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 libatlas-base-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
PYTHONには、オペレーティングシステム自体によってすでにインストールされているバージョン2.7が必要です。python2.7--versionと入力すると、インストールされていることを示す特定のバージョン番号が表示されます。
ただし、sudo apt-get installpython-devも必要です。
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
( 上記のすべてのsudoapt-getがどのフォルダに入るのかは関係ありません。）
次に、CAFFEのソースコードをダウンロードします。gitclonehttps://github.com/BVLC/caffe.git
( （もちろん、GITをインストールしていない場合は、最初にインストールする必要があります）
ダウンロードが完了したら、コマンドラインでcdコマンド（$ cd ./caffe/pythonなど）を使用して、caffeフォルダーに入り、内部のpythonフォルダーに入り、コマンドラインに次のコードを入力して、セミコロンを入力します。
for req in (cat requirements.txt); do pip install $req; done
( PIPがインストールされていない場合は、最初にインストールしてください：sudo apt install python-pip）
パート2：CAFFEをインストールする
CAFFEフォルダーに移動し、テンプレートを使用してMakefile.configを記述します。具体的には、Makefile.config.exampleをコピーし、名前をMakefile.configに変更します。
cp Makefile.config.example Makefile.config
CPUモードのため、CPU_ONLY：= 1の前の＃を削除する必要があります。
2つのパスをこれに変更する必要があります:(次の2つのhdf5パスを追加します。そうしないと、コンパイル中にhdf5エラーが報告されます）
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
準備ができました。
make pycaffe
make all
make test
make runtest
-結果は、合格したすべてのテストがインストールされていることを示しています。PYTHONPATHを追加するだけです。
さらに、このmakeはデフォルトでシングルコアCPU操作を使用します。たとえば、クアッドコアを使用したい場合など、より高速にしたい場合は、makeの後に-j4タグを追加します。
上記の4行のいずれかでエラーを報告した後で再試行する場合は、最初にクリーンアップしてから、最初からやり直すことをお勧めします。
コンパイルには時間がかかります、
パート3：PythonCaffeのセットアップ
CAFFEフォルダーのpythonフォルダーに移動し、現在のパス（pwd）を記録します。次に、次のコマンドを入力します（記録されたパスを対応する場所に配置します）。
export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH
現時点では問題ないはずです。試してみてください。
$ python2.7
Python 2.7.12 (default, Jul 1 2016, 15:12:24)
[ GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
import caffe
caffe.version
Enterキーを押して、カフェのバージョンを表示します
インストールが完了しました！
注：コマンドウィンドウを再度開くためにimport caffeが失敗した場合、以前のエクスポート操作は一時的なものにすぎません。 caffeのモデルがないことを確認するメッセージが表示されたら、環境変数を設定してコマンドラインに入力する必要があります
export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH
/ path / to / caffe / pythonは、caffe、sudo vim / etc / profileをインストールしたフォルダーの下のpythonフォルダーパスです。vimがない場合は、sudo gedit / etc / profileを使用してこの文を追加することもできます。
export PYTHONPATH = / path / to / caffe / python：$ PYTHONPATH開いているファイルに追加し、
/ path / to / caffe / pythonは、caffeをインストールしたフォルダーの下のpythonフォルダーパスです。
最後に、コマンドを実行します。ソースプロファイルが完了し、エラーなしでcaffeを再度インポートします。
パート4：エラー
基本的にすべてのエラーは依存関係の欠如または間違ったパスが原因であるため、特定のエラー情報に従って薬が処方されます。例：
コンパイル中にhdf5エラーが表示されます。上記によると、パスを追加すると解決します。
import caffeにscikit-imageエラーが表示されたら、scikit-imageをインストールするだけです。
pip install scikit-image
CAFFEのインストール時に、多くの人がさまざまなエラーに遭遇しました。もうしばらくお待ちください。Googleはこれを実行します。
Ubuntu 16.04 [http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm]（https://blog.csdn.net/..../Linux/2016-07/132860.htm）でのMatlab2014a + Anaconda2 + OpenCV3.1 + Caffeのインストール
Ubuntu 16.04システムでのCUDA7.5構成Caffeチュートリアル[http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132859.htm]（https://blog.csdn.net/..../Linux/2016-07/132859.htm）
Ubuntu 14.04 64ビットへのCaffeのインストール[http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm]（https://blog.csdn.net/..../Linux/2015-07/120449.htm）
深層学習フレームワークCaffeは、Ubuntu [http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133225.htm]（https://blog.csdn.net/..../Linux/2016-07/133225.htm）でコンパイルおよびインストールされます。
Caffe + Ubuntu 14.0464ビット+ CUDA 6.5の構成手順[http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm](https://blog.csdn.net/..../Linux/2015-04/116444.htm）
Ubuntu16.04にCaffeをインストールします[http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134585.htm]（https://blog.csdn.net/..../Linux/2016-08/134585.htm）
Caffe構成の簡潔なチュートリアル（Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1）[http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm]（https://blog.csdn.net/..../Linux/2016-09/135016.htm）
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