CV環境很重要！各種環境搭建大全
今天，我們來簡單說說常用工具的環境搭建，主要說下Caffe的吧，因為之前我們就有詳細說過了。
因為之前我用的筆記本（華碩）配置不是很高，而且沒有獨立顯卡，現在我也不怎么推薦使用華碩的筆記本（個人觀點，如果不滿意那也沒辦法哈哈！）。所以，當時玩Deep Leraning比較吃力，就好比穿了一雙盜版或低配的籃球鞋上場打比賽，比分很容易落后且容易受傷。當你看著別人幾十分鐘跑完一個數據庫，可你還在剛剛啟動。。。。。。
所以，我也只能使用簡單的CPU處理一些簡單的網絡模型。
在此，我就寫一下安裝過程的總結，希望給初學者一些簡單的幫助，也希望少走彎路，直接可以上手操作。
CPU配置Caffe，其配置過程特別簡單，而且所需庫函數很少。如果是初學者，想了解下Caffe的基本訓練及簡單測試過程，可以通過這個簡單的配置來實現，為后期復雜的配置、網絡訓練&測試及后去網絡的修改打下基礎。
Ubuntu Linux版下載及安裝
Ubuntu下載地址大家自己度一下就會有很多，這就不具體說了吧。O(∩_∩)O~~
下載后，開始準備安裝，我是用U盤做啟動盤安裝的，其實還有其他方法，硬盤安裝也很簡單。
具體安裝步驟如下：
- 制作 U 盤啟動盤，我使用UltraISO工具
- 安裝成功后運行，會出現對話框，選擇試用就好了
- 然后，按照網上步驟制作U盤啟動
- U盤啟動盤制作成功后，運用電腦啟動（每個人的電腦按鍵不一樣，有一個快速選擇啟動方式），或者進Bios里去設置為U盤啟動
- 之后就進入安裝界面，左邊選擇中文，右邊點擊安裝即可，沒有連接網時請選擇不添加“安裝這個第三方軟件”，然后點擊繼續，安裝Ubuntu點擊現在安裝，城市默認就好，鍵盤布局默認，之后輸入名字和密碼，再點擊繼續，顯示安裝，安裝后點擊重啟。（跟著這個步驟走就不會有問題，至于那個空間大小選擇，那根據自己情況設置，如有不懂可以看他人怎么設置的，請點擊看他人怎么設置的！）
- 安裝完畢后重啟，然后拔出U盤（記得拔出，不然會再次進入Ubuntu安裝界面）
- 進入后，看到輸入密碼界面，輸入預先設置的密碼即可，到這安裝已經大功告成
Environment Variables環境變量
在桌面按“Ctrl+Alt+t”就可以進入命令界面，在終端輸入以下命令：
對了，那個CUDA7.5下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
其安裝過程需要連接網絡，下載好后拷貝到/home/***（您服務器名字）這個目錄
- sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb 等待完成；
- sudo apt-get update 等待完成；
- sudo apt-get install cuda等待完成。
CUDA7.5 安裝就成功了。
然后在終端輸：
- export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5
- export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
- PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
- export PATH
接下來安裝cuda-nvcc
裝好CUDA7.5安裝包以后，在終端輸入：nvcc-V
此時終端會提示nvcc沒有安裝，所以終端輸入：sudo apt-get installnvidia-cuda-toolkit即可。
OpenCV安裝
OpenCV就不用詳細說了吧，之前我們CV入門系列一直在說這個，而且有一個系列專門針對OpenCV說了，可以回去學習下！
安裝BLAS
這里我們不用mkl，用的是atlas，即在終端輸入命令：sudo apt-get installlibatlas-base-dev。系統就會自動安裝atlas，請耐心等待。
安裝其他依賴項
依然在終端輸入命令：
- sudo apt-get installlibprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-devprotobuf-compiler
- sudo apt-get install--no-install-recommends libboost-all-dev
- sudo apt-get installlibgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
配置Caffe-Master
下載地址：GitHub - BVLC/caffe: Caffe: a fastopen framework for deep learning.
配置步驟：
將下載好的caffe-master.zip 拷貝到/home/***（您的服務器名字）文件夾下，點擊鼠標右鍵，選擇提取到此處，提取后在終端輸入：
- cd /home/***（您的服務器名字）/caffe-master
- cp./Makefile.config.example./Makefile.config
進入caffe-master中打開剛剛新建的Makefile.config 文件，進行小部分修改，如下：
啟用CPU
去掉CPU_ONLY := 1前面的#即可
保存退出，然后在命令界面編譯caffe，即在終端輸入：
- cd /home/***（您的服務器名字）/caffe-master
- make all -j4（"‐j4"是使用 CPU 的多核進行編譯,可以極大地加速編譯的速度）
- make test -j4
- make runtest -j4
過程比較久（如果你電腦配置很強，估計很快！）至此，caffe編譯完成。
今天就先講到這里吧，下次我們說說TensorFlow的搭建及簡單使用。下期我們基于Caffe和TensorFlow實現簡單Demo，感謝本次閱讀，謝謝！
