Ubuntu14.04环境下搭建Caffe（仅限CPU）

在技术日志的撰写过程中，我发现及时记录和整理工作对于知识的积累至关重要。本文旨在分享在 Ubuntu 14.04 上搭建 Caffe（仅 CPU 版本）的经验，希望能够帮助遇到同样需求的朋友。

### 环境准备
- **操作系统**: Ubuntu 14.04
- **目标**: 安装 Caffe，并使其能够作为 Python 模块使用
- **硬件**: 低端笔记本，仅使用 CPU

#### 安装依赖项
为了顺利安装 Caffe，首先需要安装一系列依赖项。这些依赖项可以通过以下命令安装：
```bash
sudo apt-get update
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 libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
```

#### 下载 Caffe
可以直接通过 Git 克隆 Caffe 项目，也可以从 GitHub 页面下载压缩包。推荐使用 Git 方式，便于后续更新：
```bash
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
```
下载完成后，将 `caffe-master` 文件夹重命名为 `caffe`，并移动到合适的位置。

#### 编译 Caffe
1. **切换到 Caffe 目录**
```bash
cd caffe
```
2. **复制配置文件**
```bash
cp Makefile.config.example Makefile.config
```
3. **修改配置文件**
编辑 `Makefile.config` 文件，设置 `CPU_ONLY := 1` 以禁用 GPU 支持。同时，根据系统环境调整 HDF5 路径：
```makefile
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
BLAS := atlas
```
4. **编译 Caffe**
```bash
make all -j8
make test -j8
make runtest -j8
```
如果希望加快编译速度，可以在 `make` 命令后添加 `-j` 参数，指定并行编译的核心数。

#### 编译 Python 接口
1. **安装 Python 依赖**
确保已安装 `pip`，然后在 `caffe/python` 目录下安装所需的 Python 库：
```bash
cd ~/caffe/python
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
```
2. **编译 Python 接口**
```bash
cd ~/caffe
make pycaffe -j8
```
完成后，可以通过 Python 导入 Caffe 来验证安装是否成功：
```python
import caffe
```
如果没有报错，说明 Caffe 已成功安装。

### 测试 Caffe
1. **获取 MNIST 数据集**
```bash
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
```
2. **修改配置文件**
修改 `examples/mnist/lenet_solver.prototxt` 文件，将 `solver_mode` 设置为 `CPU`。
3. **训练模型**
```bash
./examples/mnist/train_lenet.sh
```
训练过程可能需要较长时间，具体取决于计算机性能。

### 总结
本文详细介绍了在 Ubuntu 14.04 上搭建 Caffe（仅 CPU 版本）的步骤，包括环境准备、依赖安装、编译过程以及测试。希望这些信息能对读者有所帮助。如有任何问题或建议，欢迎留言交流。