引言
Caffe是一个深度学习框架，广泛用于图像识别、语音识别等领域的开发。在Ubuntu系统下编译Caffe，可以帮助用户充分利用系统资源，更好地进行深度学习研究。本文将详细介绍在Ubuntu系统下编译Caffe的步骤，并解答一些常见问题。
编译Caffe的准备工作
1. 硬件环境
处理器：Intel Core i5 或更高
显卡：NVIDIA GPU（推荐GTX 760以上）
内存：8GB及以上
2. 软件环境
操作系统：Ubuntu 14.04/16.04/18.04
编译工具：gcc/g++ (推荐版本：4.8或更高)
其他依赖包：CUDA、cuDNN、OpenCV、protobuf、leveldb、snappy、hdf5
编译Caffe的详细步骤
1. 安装依赖包
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential git libboost-all-dev libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libhdf5-dev libsnappy-dev libopencv-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev liblapack-dev libatlas-dev libboost-thread-dev
2. 安装CUDA
# 下载CUDA Toolkit安装包
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
3. 安装cuDNN
# 下载cuDNN压缩包
wget https://developer.nvidia.com/cudnn
sudo tar -xzvf cudnn-*.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4. 克隆Caffe源代码
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe
5. 配置Makefile
cp Makefile.config.example Makefile.config
在Makefile.config中，设置以下参数：
CPU_ONLY：设置为1，表示只使用CPU进行编译
WITH_GPU：设置为1，表示编译GPU版本
OPENCVPackage：设置OpenCV的安装路径，例如/usr/local/lib
6. 编译Caffe
make all -j8
make test -j8
make pycaffe
7. 验证Caffe
cd examples/mnist/lenet
./train_lenet.sh
如果训练过程正常，则表示Caffe编译成功。
常见问题解答
问题1：编译过程中出现“undefined reference”错误
原因：Caffe代码中缺少某些库的引用。
解决方案：检查Makefile.config文件，确保相关库已安装并配置正确。
问题2：无法找到CUDA或cuDNN库
原因：CUDA或cuDNN库未正确安装。
解决方案：重新安装CUDA和cuDNN，确保安装路径正确。
问题3：Caffe无法正常运行
原因：Caffe配置错误或缺少依赖包。
解决方案：检查Caffe配置文件，确保所有依赖包已正确安装。
总结
在Ubuntu系统下编译Caffe需要一定的耐心和细心。通过以上步骤，相信您能够顺利编译出Caffe。如果在编译过程中遇到问题，可以参考本文中的常见问题解答，或者查阅相关资料。祝您编译顺利！