[Deep Learning 入门]Mac OSX（无GPU）

最近在Mac下安装了Caffe，顺便学习下整套Caffe的框架。文中记录了安装过程及遇到的问题和解决方案。 电脑配置情况如下：
操作系统：Mac OS X EI Capitan Version:10.11.6
无独立显卡，无GPU。

步骤一：安装前系统相关软件准备

1. Homebrew 安装
   使用mac开发的人，一般都安装了安装包管理器Homebrew吧。如果没有，那么请先安装：
2. 安装Xcode
   同上，默认你已经在用Xcode了，如果没有，请直接通过Appstore安装，或：
   
3. Anaconda Python
   选择需要的版本。
   Caffe官方网站： 中推荐安装anaconda python. 当然，也可以使用自己系统已安装好的python,但是需要手动修改相关的python依赖库。
   安装完成后，设置anaconda python的环境变量：找到已安装的anaconda bin文件夹的位置，命令如下：
   export PATH="(你自己的安装目录)/anaconda/bin:$PATH"
   Paste_Image.png
   **记住修改Caffe安装包中的Makefile.config中anaconda python的相关配置
4. 安装 BLAS - Intel MKL
   MKL 为数学计算库，可以加速CPU的计算。在校大学生可通过intel 官网申请：
   安装之后进行环境变量设置，默认安装路径:/opt/intel/
   **记住修改Caffe安装包中的Makefile.config中MKL相关配置
5. CUDA（无需安装）
   在无GPU的情况下，不需要安装CUDA相关软件。

**步骤二：安装Caffe相关依赖 命令如下: **
brew install --fresh -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb
本文使用的是Caffe提供的python接口，即需安装pycaffe相关依赖.
homebrew/science/opencv
brew install --build-from-source --with-python --fresh -vd protobuf
brew install --build-from-source --fresh -vd boost boost-python

步骤四：修改配置文件Makefile.config
cp Makefile.config.example Makefile.config
打开配置文件 vim Makefile.config

• 1. 修改为CPU模式

     
     Paste_Image.png

• 2）修改BLAS 及MKL相关依赖文件路径

  
  Paste_Image.png

• 3）修改OPENCV相关路径

  
  Paste_Image.png

步骤五：安装Caffe

• mkdir build
  cd build
  cmake -DCPU_ONLY=ON ..
  make all -j8
  make test

  
  Paste_Image.png

• make runtest
  此时出现出错如下：

  
  Paste_Image.png

错误显示无法加载libhdf5库，解决方案：手动安装hdf5

• brew install hdf5

重新make runtest, 通过。

步骤五：pycaffe安装

• make pycaffe
  make pytest

可能会出现以上错误：protobuf安装出问题。解决方案：重新安装protobuf
pip install protobuf

• 重新make pytest, 通过：

步骤六：设置pycaffe 环境变量

步骤七：在python中测试caffe接口，成功

步骤一：安装前系统相关软件准备

1. Homebrew 安装
   使用mac开发的人，一般都安装了安装包管理器Homebrew吧。如果没有，那么请先安装：
2. 安装Xcode
   同上，默认你已经在用Xcode了，如果没有，请直接通过Appstore安装，或：
   
3. Anaconda Python
   选择需要的版本。
   Caffe官方网站： 中推荐安装anaconda python. 当然，也可以使用自己系统已安装好的python,但是需要手动修改相关的python依赖库。
   安装完成后，设置anaconda python的环境变量：找到已安装的anaconda bin文件夹的位置，命令如下：
   export PATH="(你自己的安装目录)/anaconda/bin:$PATH"
   Paste_Image.png
   **记住修改Caffe安装包中的Makefile.config中anaconda python的相关配置
4. 安装 BLAS - Intel MKL
   MKL 为数学计算库，可以加速CPU的计算。在校大学生可通过intel 官网申请：
   安装之后进行环境变量设置，默认安装路径:/opt/intel/
   **记住修改Caffe安装包中的Makefile.config中MKL相关配置
5. CUDA（无需安装）
   在无GPU的情况下，不需要安装CUDA相关软件。

**步骤二：安装Caffe相关依赖 命令如下: **
brew install --fresh -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb
本文使用的是Caffe提供的python接口，即需安装pycaffe相关依赖.
homebrew/science/opencv
brew install --build-from-source --with-python --fresh -vd protobuf
brew install --build-from-source --fresh -vd boost boost-python

步骤四：修改配置文件Makefile.config
cp Makefile.config.example Makefile.config
打开配置文件 vim Makefile.config

• 1. 修改为CPU模式

     
     Paste_Image.png

• 2）修改BLAS 及MKL相关依赖文件路径

  
  Paste_Image.png

• 3）修改OPENCV相关路径

  
  Paste_Image.png

步骤五：安装Caffe

• mkdir build
  cd build
  cmake -DCPU_ONLY=ON ..
  make all -j8
  make test

  
  Paste_Image.png

• make runtest
  此时出现出错如下：

  
  Paste_Image.png

错误显示无法加载libhdf5库，解决方案：手动安装hdf5

• brew install hdf5

重新make runtest, 通过。

步骤五：pycaffe安装

• make pycaffe
  make pytest

可能会出现以上错误：protobuf安装出问题。解决方案：重新安装protobuf
pip install protobuf

• 重新make pytest, 通过：

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步骤六：设置pycaffe 环境变量

步骤七：在python中测试caffe接口，成功