Caffe安装
系统环境
CentOS release 6.4 (Final)
gcc 版本 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-16) (GCC)
cuda-5.5
必要项安装
参考博客：
http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/46786597
参考官网：
http://caffe.berkeleyvision.org/install_yum.html
安装中卡的时间比较长的一个问题：
执行cmake .. 出现错误：
Could NOT find Atlas (missing: Atlas_CBLAS_LIBRARY Atlas_BLAS_LIBRARY
Atlas_LAPACK_LIBRARY)
解决方案是修改变量BLAS的值，该变量在CMakeFiles.txt中有定义。
cmake -DBLAS=open ..
安装软件包（部分）的版本为：
pythonPython 2.7.11 :: Anaconda 2.4.1 (64-bit)
安装成功的Makefile.config文件
可选项安装项
opencv
为了使用caffe中的ImageData，则必须要设置Makefile.config中的USE_OPENCV=1，此时需要安装opencv.
参考官方安装指南
其中，yum install ffmpeg ffmpeg-devel报错 package not found 解决方案为： 在 /etc/yum.repos.d 下新建源dag.repo，内容如下
[dag]
name=Dag RPM Repository for Red Hat Enterprise Linux
baseurl=http://apt.sw.be/redhat/el$releasever/en/$basearch/dag
gpgcheck=1
enabled=1然后，
yum install ffmpeg ffmpeg-devel详见这里
安装opencv
下载opencv-2.4.9.zip,解压后执行
cd opencv-2.4.9 && mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -DBUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_V4L=ON ..
make -j8
sudo make install 执行make 时报如下的错误：
../../lib/libopencv_highgui.so.2.4.9: undefined reference to `png_set_longjmp_fn'
collect2: ld 返回 1
make[2]: *** [bin/opencv_perf_imgproc] 错误 1
make[1]: *** [modules/imgproc/CMakeFiles/opencv_perf_imgproc.dir/all] 错误 2
make: *** [all] 错误 2
查到png_set_longjmp_fn 是动态链接库libpng.so中的一个函数
ldd libopencv_highgui.so.2.4.9 得到
...
libjpeg.so.62 => /usr/lib64/libjpeg.so.62 (0x00007f9939b64000)
libpng16.so.16 => /usr/lib64/libpng.so(0x00007f9939922000)
libtiff.so.3 => /usr/lib64/libtiff.so.3 (0x00007f99396bd000)
libjasper.so.1 => /usr/lib64/libjasper.so.1 (0x00007f9939464000)
...找到被libopencv_highgui.so.2.4.9需要的libpng.so链接库的位置，并执行
readelf -s libpng.so #读取链接库的头文件发现没有函数字段png_set_longjmp_fn ，所以做一个硬连接
ln ~/anaconda2/lib/libpng16.so.16 /usr/lib64/libpng.so这样上述undefined reference to png_set_longjmp_fn 问题就不会出现。
（这里给出一个顺利安装的示例）
安装成功后，将opencv中的cv2.so拷贝到Python的安装目录下，以便可以在Python中导入，否则将出现ImportError: No module named cv2
cp /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so ~/anaconda2/lib/python2.7/site-packagespython
>>> import cv2
>>> print cv2.__version__
>>>img=cv2.imread("0_Karen_160.png",0)
>>> print img [[0 0 0 ..., 0 0 0]
[0 0 0 ..., 0 0 0]
[0 0 0 ..., 0 0 0]
...,
[0 0 0 ..., 0 0 0]
[0 0 0 ..., 0 0 0]
[0 0 0 ..., 0 0 0]]
如果img是none的话则说明opencv安装有问题，可能是opencv中的libpng包有问题，读取.jpg得到none可能是libjpg有问题，还有一种说法为debug和release的包混合了（详见这里），反正都需要重新安装opencv，安装RELESE版本的设置变量CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE .
至此，opencv 基本安装成功（如果在Python ）。在caffe-master目录下的Makefile.config中设置 USE_OPENCV := 1，并不用取消注释 #OPENCV_VERSION := 3，否则重新编译caffe到make all时ld将会找opencv 3的一个库libopencv_imgcodecs.so，找不到时会报错如下
AR -o .build_release/lib/libcaffe.a
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so
/usr/bin/ld: cannot find -lopencv_imgcodecs安装CUDA
因为实验机器上已经安装了CUDA driver 6.0，nvcc 5.5,虽然不是caffe推荐的最佳配置，但是通过注释掉出错的行（不推荐）勉强编译通过。
在Makefile.config文件中
1.注释掉CPU_ONLY := 1
2.更改CUDA_DIR
在caffe-master下执行
make clean
mkdir build && cd build
cmake -DBLAS=open -DUSE_OPENCV=0 ..
make VERBOSE=1 all -j4
make test -j4
make runtest -j4在执行make all时因为cuda版本低报出如下错误：
src/caffe/parallel.cpp:131: 错误：‘struct cudaDeviceProp’没有名为‘isMultiGpuBoard’的成员
src/caffe/parallel.cpp:131: 错误：‘struct cudaDeviceProp’没有名为‘isMultiGpuBoard’的成员
...解决方法是直接将src/caffe/parallel.cpp 文件中的相关行注释掉，之后可以顺利编译通过。
注：如果在编译过程中显示检测到的设备数量为0，且出现Check failed: error == cudaSuccess (3 vs. 0) initialization error 之类的错误则很可能是cuda sdk 和cuda driver 的版本不匹配的问题。
重新编译caffe
更改Makefile.config文件之后需要重新编译caffe
cd caffe-master
rm -rf build
cd build
cmake -DBLAS=open ..
make all -j4
make test -j4
make runtest -j4Caffe Example
仅使用CPU需要修改的地方
CMakeLists.txt
caffe_option(CPU_ONLY “Build Caffe without CUDA support” ON)
Makefile.config
CPU_ONLY := 1
lenet_solver.prototxt （运行样例）
solver_mode: CPU
源码学习
使用nsight（CUDA Toolkit的一部分）学习caffe源代码
用nsight打开源代码时出错，
java: cairo-misc.c:380:_cairo_operator_bounded_by_source: Assertion `NOT_REACHED’ failed.
原因是没有安装 Cairo Graphics，解决办法是打开时添加参数
nsight -vmargs -Dorg.eclipse.swt.internal.gtk.cairoGraphics=”false”
文档学习摘要
问题
protocol buffer是什么？为什么可以让Caffe的效率高？