Mac 10.11 El Capitan 安装caffe 注意事项

前言：

最近研究深度学习，用过Theano框架做过一些demo，最近caffe比较火，也想试一试。同时在Ubuntu 14.04 64位上和Mac 10.11 EI Capitan上编译caffe。Ubuntu几行命令就轻松搞定了，Mac上面却是坑多到死，查了很多资料，感觉基本都是抄来的，所以这次根据自己亲身经记录一下这坑爹的过程。

正文：

1. 在你开始参考其他教程之前，请千万记住这一个步骤，不然你会哭死。
   查看你的Mac版本和Xcode版本是否对的上，我的是10.11，就去developer.apple.com上面下载10.11的Xcode和Xcode Command Line工具。因为编译的时候，mac会调用clang来编译，而不是gcc。此外，mac的gcc也是基于clang的。如果你的mac不是NVIDIA显卡的话，那就不需要安装CUDA了。

2. 编译环境弄好之后，准备安装homebrew，（如果你不知道brew是干什么的话，那就自己去查吧）。然后通过brew 安装snappy leveldb protobuf gflags glog szip boost boost-python lmdb homebrew/science/opencv等相关依赖。注意安装依赖的时候，需要修改homebrew的相关formula，增加”-stdlib=libstdc++”后缀，因为mac上面默认使用的libc++而不是libstdc++。
   还要注意 boost-python可以使用最新的版本，下面的链接中不是用的最新，但是我用最新的成功了的

   这一步我就不写出来了，直接给出大家参考链接吧，可能需要才能访问。
   https://haduonght.wordpress.com/2015/02/21/install-caffe-on-mac-os-x-10-10/
   http://blog.sserhuangdong.com/2014/08/15/caffe-in-mac/
   http://asifr.com/articles/compiling-caffe-for-deep-learning-on-mac.html
   http://caffe.berkeleyvision.org/install_osx.html

3. 如果你使用make all编译不成功的话，就看这一步。使用cmake来编译。

   mkdir build
   cd build
   cmake ../

   到这里的时，需要修改vim/CmakeCache.txt.
   241行：使用CPU模式
   CPU_ONLY:BOOL=ON

   519行：使用libstdc++ 代替 libc++
   USE_libstdcpp:BOOL=ON

   536行：如果报错找不到cblas.h

   vecLib_INCLUDE_DIR:PATH=/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/Current/Frameworks/vecLib.framework/Versions/Current/Headers

   改完之后，

   make all -j4 //根据你自己的cpu自己设置线程数
   make test
   make runtest

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如果不出意外，应该就安装成功了；但如果出现意外，我提供一下我遇到的问题的解决办法吧，有些可能不一定管用。
1.

make all ,issue:ld: symbol(s) not found for architecture x86_64

解决办法：https://github.com/BVLC/caffe/issues/2018

2.

Build errors, undefined cv::imread() cv::imencode() ...

解决办法：https://github.com/BVLC/caffe/issues/2288

3.

LD -o .build_release/lib/libcaffe.so
clang: warning: argument unused during compilation: '-pthread'
Undefined symbols for architecture x86_64:
  "cv::imread(std::__1::basic_string, std::__1::allocator > const&, int)", referenced from:
      caffe::WindowDataLayer::InternalThreadEntry() in window_data_layer.o
      caffe::WindowDataLayer::InternalThreadEntry() in window_data_layer.o
      caffe::ReadImageToCVMat(std::__1::basic_string, std::__1::char_traits, std::__1::allocator > const&, int, int, bool) in io.o

解决办法：https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/G7gj03A-JPw

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如果你已经成功安装了caffe，那你迫不及待的想要试一下了吧。那我们就用mnist数据集来测试好了，步骤和结果都在下面。

cd caffe

./data/mnist/get_mnist.sh //获得mnist数据集

//把原始数据集转为lmdb形式，一定要在caffe根目录中执行，别进到子目录去
./examples/mnist/create_mnist.sh 

vim ./examples/mnist/lenet_solver.prototxt
修改最后一行：solver_mode: CPU

//在caffe根目录执行
GLOG_logtostderr=1 ./examples/mnist/train_lenet.sh lenet_solver.prototxt