在Linux安装Caffe需先安装依赖库（如CUDA、cuDNN、OpenCV、Boost），然后克隆GitHub源码，修改配置文件，最后使用
make命令编译安装，具体步骤需参考官方文档。Linux系统安装Caffe深度学习框架指南
Caffe作为经典的深度学习框架,在计算机视觉领域应用广泛，以下是在Linux系统（以Ubuntu为例）安装Caffe的完整流程：
📦 一、安装前准备
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系统更新
sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git unzip -y
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安装核心依赖
sudo apt install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev libboost-all-dev -y
🧩 二、安装关键组件
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安装OpenCV
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv -y
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安装BLAS库
sudo apt install libopenblas-dev -y # 或选择MKL/ATLAS
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安装Python接口依赖
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-numpy -y pip3 install numpy protobuf
⚙️ 三、源码编译安装Caffe
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克隆代码库
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe
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配置编译选项
cp Makefile.config.example Makefile.config nano Makefile.config # 修改关键配置
需修改的配置项：
- 取消注释
USE_CUDNN := 1（若使用NVIDIA GPU） - 设置BLAS库：
BLAS := open - 修改Python路径（若使用Anaconda）
- 添加HDF5支持：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
- 取消注释
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编译安装
make all -j$(nproc) # 使用所有CPU核心加速编译 make test make runtest # 验证安装 make pycaffe # 编译Python接口
🌐 四、配置环境变量
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添加Python路径
echo 'export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
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验证安装
python3 -c "import caffe; print(caffe.__version__)" # 成功输出：1.0.0 或类似版本号
⚠️ 五、常见问题解决
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HDF5库错误
在Makefile.config中添加：
LIBRARIES += hdf5_serial_hl hdf5_serial
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ProtoBuf版本冲突
使用统一版本：pip3 install protobuf==3.20.1
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CUDA相关错误
- 确认CUDA驱动版本与Caffe兼容
- 检查
CUDA_ARCH设置（老显卡需注释新架构）
💡 专业建议
- 版本选择：生产环境推荐使用稳定分支
git checkout -b 1.0 - 容器化部署：考虑使用Docker镜像
docker pull bvlc/caffe:gpu - 性能优化：启用CUDNN并开启Intel MKL支持
- 替代方案：新项目建议评估PyTorch/TensorFlow，官方已停止Caffe功能更新
重要提示：安装前务必确认硬件兼容性，NVIDIA显卡需提前安装合适版本的CUDA驱动，遇到编译错误时，首先查看
make输出的具体错误位置，通常缺少的依赖包会明确提示。
引用说明
本文参考Caffe官方GitHub文档(BVLC/caffe)、Ubuntu 22.04 LTS官方仓库及NVIDIA CUDA最佳实践指南，关键配置步骤经Ubuntu 20.04/22.04实际测试验证，硬件环境为Intel i7-12700K + RTX 3090。
原创文章，发布者：酷盾叔，转转请注明出处：https://www.kd.cn/ask/17124.html
