首先吐槽一下本屌的笔记本，我现在的笔记本还是大一时候买的Dell INSPIRON 4010，没有Nvidia，没有Nvidia，没有Nvidia，没有Nvidia，重要的事情说四遍，呵呵。
操作系统: Ubuntu 14.04
是否使用PYTHON API: 是, 目标是安装后CAFFE能作为PYTHON MODULE来使用
硬件: 低端笔记本, 只使用CPU模式
1.安装依赖
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PYTHON需要2.7版本,这是操作系统本身已经安装好的. 输入python2.7 --version 会显示具体的版本号说明安装了.
但是还需要sudo apt-get install python-dev
2.下载Caffe
使用Git直接下载Caffe非常简单，或者去https://github.com/BVLC/caffe下载。由于我习惯去github上找代码，所以就直接去下载的源码。
下载完成后，会在家目录下的下载里找到caffe-master.zip，用unzip命令解压到家目录下，然后重命名为caffe.
3.编译Caffe
（1）切换到Caffe所在目录
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（2）修改配置文件Makefile.config
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配置一些引用文件（增加部分主要是解决新版本下，HDF5的路径问题）
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计算能力 mkl > openlas >atlas
（3）编译 Caffe
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另外, 这个make默认是用CPU单核运算,如果想要快一点, 比如我想使用四核, 在make后面加上-j4标签。
如果上面4行某一行报错之后想要重试,建议先make clean再重新开始。
4.编译Python接口
Caffe拥有python\C++\shell接口，在Caffe使用python特别方便，在实例中都有接口的说明。
确保pip已经安装
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执行安装依赖
在caffe根目录的python文件夹下，有一个requirements.txt的清单文件，上面列出了需要的依赖库，按照这个清单安装就可以了。
在安装scipy库的时候，需要fortran编译器（gfortran)，如果没有这个编译器就会报错，因此，我们可以先安装一下。
首先回到caffe的根目录，然后执行安装代码：
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安装完成以后，我们可以执行：
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就会看到，安装成功的，都会显示Requirement already satisfied, 没有安装成功的，会继续安装。
编译python接口
make pycaffe
--结果显示ALL TESTS PASSED就安装好了！
运行python结构
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如果没有报错，说明caffe安装全部完成！
5.在Mnist运行Lenet
获取数据源
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因为是CPU运行，所以修改在examples文件下的Mnist下的lenet_solver.prototxt中的solver_mode:CPU
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训练模型
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整个训练时间会持续很久，这是因为本屌的笔记本还是i3处理器，且没有启用GPU，并且默认是单核，所以本屌足足等了3个小时
以上所述是小编给大家介绍的Ubuntu14.04搭建Caffe(仅CPU）详解教程，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持！
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