如何在Linux环境下编译caffe？ (linux下编译caffe)
随着领域的不断发展，越来越多的开发者和研究者开始尝试运用深度学习框架来实现具有智能化的技术。其中，caffe作为一种流行的深度学习框架，已经成为了很多科学家和工程师使用频率较高的选择。但是，对于一些新手而言，更加缺乏编译caffe的经验。本文将发掘caffe的编译过程，并提供一些实用性的技巧和建议。
一、准备工作
在开始编译caffe之前，首先要考虑的是相关的环境和依赖。在Linux环境下编译caffe，需要保证您的计算机已经安装了一些必要的软件包和库，如cmake以及依赖库glog、gflags、protobuf、OpenCV、ATLAS、BLAS、CUDA等。
其中cmake是caffe编译必要的工具，如尚未安装，可通过以下命令进行安装：
sudo apt-get install cmake
glog和gflags是Google为优化和管理大规模系统所开发的库，而protobuf则是一种快速的协议缓冲区格式。以上三个软件包的安装可通过以下命令进行：
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev protobuf-compiler
OpenCV则是一个用于计算机视觉和图像处理的开源跨平台计算机视觉库。在Linux环境下可通过以下命令进行安装：
sudo apt-get install libopencv-dev
而ATLAS和BLAS则是常用的基于C语言的线性代数库，可用于加快caffe的运算。开发者可根据需要自行安装。若开发者需要使用GPU来编译caffe，在安装好以上库和软件包后，还需安装CUDA。不过，开发者需根据自己电脑的显卡型号和CUDA版本要求进行下载。
二、下载并配置caffe
下载caffe后，需要对其进行配置和编译。具体步骤如下：
1、下载caffe安装包
开发者首先需要下载caffe安装包，可通过Git命令行以及GitHub官网访问以下地址进行下载：
https://github.com/BVLC/caffe
2、配置caffe
下载完成后，需要建立caffe的编译目录，并对其进行配置：
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
进行拷贝
gedit Makefile.config
打开Makefile.config后，需根据实际环境进行编辑，打开的该文件内容大致如下：
# CPU only setting
# CPU_ON := 1
# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
# USE_OPENCV := 0
# USE_LEVELDB := 0
# USE_LMDB := 0
# uncomment to allow MDB_NOLOCK when reading LMDB files (only if necessary)
# You should NOT set this flag if you will be reading LMDBs with any
# possibility of simultaneous read and write
# ALLOW_LMDB_NOLOCK := 1
#USE_CUDNN:=1
#LIBRARY_DIRS := /usr/local/lib64 /usr/lib64 /usr/local/lib /usr/lib /usr/local/cuda-6.5/lib64 /usr/local/cuda-6.5/lib
根据实际情况，对其进行如下修改：
将CPU_ON改为0，表示使用GPU训练
将USE_OPENCV、USE_LEVELDB和USE_LMDB改为1，表示需要用到这些库
将INCLUDE_DIRS和LIBRARY_DIRS修改为相关库的路径，也可使用默认路径
配置好后，保存并退出该文件。
3、编译caffe
配置完成后，即可进行caffe的编译：
make all -j4
其中，-j4参数表示使用4个thread进行并行编译，若需要使用不同的thread数量，请自行进行修改。此外，make all还可以替换为make test、make runtest、make pycaffe等命令以进行相应目标的编译。
4、安装caffe
编译完毕后，可使用以下命令将caffe中生成的二进制文件和库进行安装：
make install
三、解决常见问题
在进行caffe编译的过程中，往往会遇到各种奇怪的问题，以下是一些常见的问题及其解决方法：
1、编译时出现“undefined reference to”的错误
一般由于缺少库或库路径未配置正确导致，可以通过添加对应的-l和-L选项来解决。
2、编译时常常遇到文件路径的问题
如果有些文件或路径写法有误，这种错误往往不会编译失败，会包另外一些奇怪的错误，需要认真核对修改。
3、编译时GPU加速功能无法启用
需要保证CUDA已经安装成功，并且与caffe的版本匹配。如果GPU无法正常工作，还需要在编译时使用NVCC编译器，并检查是否安装了NVIDIA的显卡驱动程序。
四、
在Linux环境下编译caffe，需要先针对自己实际环境中缺失的库进行下载安装，然后对caffe进行相关配置，最后执行make，并使用make install安装caffe。对于一些出现的问题，开发者可以在排寻解决问题时查阅相应的文档和问答社区，从而快速定位bug并解决问题。通过上述步骤和技巧，相信开发者们足以成功编译caffe，并应用到自己的项目中。
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1、属于哪个类型的layer，就打开哪个hpp文件，这里就打桐州渣开vision_layers.hpp，然后自己添加该layer的定义，或局悄者直接复制Convolution_Layer的相关代码来修改类名和构造函数名都改为Aaa_Layer，如果不用GPU，将*_gpu的声明都去掉。
2、实现自己的layer，编写Aaa_Layer.cpp，加入到src/caffe/layers，主要实现Setup、Forward_cpu、Backward_cpu。
3、如果需要GPU实现，那么在Aaa_Layer.cu中实现Forward_gpu和Backward_gpu。
4、修改src/caffe/proto/caffe.proto，好到LayerType，添加迹扒Aaa，并更新ID，如果Layer有参数，添加AaaParameter类。
5、在src/caffe/layer_factory.cpp中添加响应代码。
6、在src/caffe/test中写一个test_Aaa_layer.cpp，用include/caffe/test/test_gradient_check_util.hpp来检查前向后向传播是否正确。
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