Caffe编译必备：八个关键依赖库的安装与配置

标题中提到的“caffe依赖库”指的是深度学习框架Caffe所需的外部库。Caffe是由Berkeley AI Research (BAIR) 和社区贡献者共同开发的一个深度学习框架，专注于速度和模块化。它适用于工业和研究领域，并拥有广泛的应用，尤其是在计算机视觉任务中。编译Caffe之前，必须安装一系列的依赖库，确保编译环境满足其运行需要。 描述中提到“参照21天实战caffe进行编译”，很可能是涉及一本关于Caffe使用的书籍，其中第五章可能详细介绍了如何配置和编译Caffe。书中建议下载boost和opencv库，因为它们的体积较大。Boost是一个广泛使用的C++库，提供跨平台的支持，而OpenCV是一个强大的计算机视觉和图像处理库。由于这两个库体积较大，书中建议用户自行下载。 对于其他依赖库，书中可能详细介绍了如何从源代码编译安装这些库。这些库包括但不限于OpenBLAS, HDF5, Protobuf, snappy, glog, LevelDB, LMDB和gflags。下面将详细说明这些库的作用以及为何它们对Caffe如此重要： 1. OpenBLAS: 是一个开源的BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) 库，提供高效的线性代数运算。Caffe中大量使用线性代数运算，因此依赖于此类库以实现高性能计算。 2. HDF5 (Hierarchical Data Format version 5): 是一种用于存储和组织大量数据的文件格式和库。在机器学习和大数据处理中，HDF5提供了数据持久化和高效数据访问的方式。 3. Protocol Buffers (protobuf): 是Google开发的一个数据序列化框架。Caffe使用protobuf来定义模型配置文件（.prototxt）和网络结构。 4. Snappy: 是一个压缩库，可提供快速压缩与解压服务，这在处理训练数据时，尤其是当数据集很大时，可以节省磁盘空间和传输时间。 5. Glog (Google Logging): 是Google的C++日志库，为Caffe提供了一种记录和管理运行时日志的方式，这对于调试和监控训练过程非常有用。 6. LevelDB: 是Google开发的一个快速键值存储库，Caffe使用它来存储和检索数据，比如caffemodel文件。 7. LMDB (Lightning Memory-Mapped Database): 是一个非常轻量级的嵌入式键值存储库，它允许Caffe非常快速地读取和写入大量的小数据项，通常用于存储数据库文件。 8. Gflags: 是一个开源的命令行标志解析库，用于解析命令行参数。在Caffe中，它可能被用于运行时选项的配置。 标签“caffe依赖库 ubuntu”表明这些知识点与Ubuntu操作系统相关。Ubuntu是一种广泛使用的Linux发行版，许多开发者和研究人员用它来搭建开发环境，因此理解这些依赖库在Ubuntu上的安装和配置对于编译Caffe非常重要。 文件列表中的具体版本信息表明了所需安装的库的特定版本，这通常是为了确保与Caffe版本的兼容性。例如，文件列表中列出了OpenBLAS 0.2.15版本、hdf5-1.8.11版本、protobuf-2.5.0版本等等，意味着在编译Caffe时需要下载和安装这些确切版本的库。 综合以上信息，可以总结出在Ubuntu环境下安装和配置Caffe需要遵循以下步骤： 1. 下载和安装Boost和OpenCV，由于它们体积较大，书中可能提供了特定的下载链接或建议。 2. 下载其他列出的依赖库的源代码压缩包。 3. 遵循书中的指导，逐一解压这些库，并按照Caffe的要求进行编译安装。 4. 对于OpenCV3版本，可能需要对配置文件进行修改，如取消注释某些行以正确链接库路径。 5. 完成所有依赖库的安装后，继续按照书中的说明进行Caffe的编译和安装。 掌握这些知识点对于在Ubuntu上配置和运行Caffe至关重要，能够帮助用户顺利进行深度学习项目的开发和研究。