安装Caffe纪实，中学生学编程基础知识

Caffe是一个基于C++编写的深度学习框架，由Berkeley Vision and Learning Center开发。它被广泛应用于计算机视觉和深度学习领域，可用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。

在开始安装Caffe之前，需要了解一些基础知识。首先，Caffe的安装需要Linux或MacOS系统，并且需要使用终端命令行进行安装配置。其次，Caffe有许多依赖项，例如CUDA、OpenCV、Boost等，并且需要安装正确版本的这些依赖项才能使Caffe正常工作。最后，在编译Caffe之前，需要确保系统中已经安装了CMake、git等软件，并且要使用正确的命令进行编译和安装。

在了解了上述基础知识后，接下来就是安装Caffe的步骤。

首先，需要从Caffe的官方网站下载最新版本的源代码，并使用git clone命令将其下载到本地。在下载完成之后，需要进入Caffe的主目录，使用以下命令来安装Caffe的依赖项：

```

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler libprotobuf-dev

```

这些命令将会安装OpenBLAS、LAPACK、Atlas、gflags、glog、lmdb和protobuf等依赖项。如果已经安装过这些依赖项，则可以跳过此步骤。

接下来，需要安装CUDA。如果已经安装了CUDA，则可以跳过此步骤。要安装CUDA，可以从NVIDIA官网上下载安装包，并按照安装指南进行安装。

在安装CUDA之后，需要为Caffe配置CUDA。可以使用以下命令来查看系统中的CUDA版本：

```

nvcc --version

```

然后需要打开caffe目录下的Makefile.config文件，在其中找到以下代码：

```

# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).

# CPU_ONLY := 1

```

然后将其中的“#”注释去掉，这样就可以编译不支持GPU的版本。

接下来，需要编译和安装Caffe。可以使用以下命令来编译和安装：

```

mkdir build

cd build

cmake ..

make all

make install

```

这些命令将会在build目录下编译Caffe，并将其安装到系统中。

在所有步骤完成之后，就可以使用Caffe了。可以使用以下命令来测试Caffe是否安装成功：

```

cd caffe

./data/mnist/get_mnist.sh

./examples/mnist/create_mnist.sh

./examples/mnist/train_lenet.sh

```

这些命令将会下载MNIST数据集，创建数据文件，然后使用LeNet模型对数据集进行训练。如果没有出现任何错误，说明Caffe已经成功安装并可以正常工作了。

总的来说，安装Caffe可能会需要一些时间和知识的积累，但是掌握了基础知识，按照正确的步骤进行操作，就可以轻松地完成安装。安装成功后，Caffe将为您提供强大的深度学习功能，为图像处理和计算机视觉领域开创无限可能。