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前言
LINUX是一个强大的操作系统，它提供了丰富的工具和库，使得开发人员能够轻松构建各种应用程序。Caffe是一个流行的深度学习框架，它提供了一种简单而高效的方式来训练和部署深度神经网络模型。本教程将介绍如何在CentOS操作系统上安装和配置Caffe。
安装依赖项
在开始安装Caffe之前，我们需要安装一些依赖项。打开终端并执行以下命令：
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sudo yum update
这将更新系统上的所有软件包。我们需要安装一些必需的软件包：
sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y cmake
sudo yum install -y git
sudo yum install -y gcc-c++
sudo yum install -y protobuf-devel
sudo yum install -y leveldb-devel
sudo yum install -y snappy-devel
sudo yum install -y opencv-devel
sudo yum install -y hdf5-devel
sudo yum install -y gflags-devel
sudo yum install -y glog-devel
sudo yum install -y lmdb-devel
sudo yum install -y openblas-devel
sudo yum install -y boost-devel
sudo yum install -y python-devel
以上命令将安装Caffe所需的所有依赖项。
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克隆Caffe源码
接下来，我们需要克隆Caffe的源码。在终端中执行以下命令：
git clone
这将克隆Caffe的最新版本到您的计算机上。
编译和安装Caffe
进入Caffe源码目录，并执行以下命令：
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
编辑Makefile.config文件并进行必要的配置。根据您的需求，您可以启用或禁用一些选项。确保以下选项已正确配置：
USE_CUDNN := 1
OPENCV_VERSION := 3
BLAS := open
保存并关闭文件。接下来，执行以下命令编译和安装Caffe：
make all
make test
make runtest
sudo make install
这将编译和安装Caffe到您的系统中。
配置环境变量
要使用Caffe，我们需要配置一些环境变量。打开终端并执行以下命令：
echo 'export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
将"/path/to/caffe/python"替换为您实际的Caffe安装路径。
测试安装
要验证Caffe是否正确安装，您可以执行以下命令：
cd /path/to/caffe
./build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin ./examples/mnist
./build/examples/mnist/train_lenet.sh
这将使用MNIST数据集训练一个LeNet模型。如果一切正常，您将看到训练过程的输出。
为您分享
作为一个额外的Ubuntu小知识，您可以使用以下命令来安装新的软件包：
sudo apt-get update
sudo apt-get install package_name
这将更新软件包列表并安装指定的软件包。
