Caffe是一个高效的深度学习框架。它既可以在cpu上执行也可以在GPU上执行。
下面介绍在Ubuntu上不带CUDA的Caffe配置编译过程：
1.安装BLAS：$ sudo apt-get install libatlas-base-dev
2.安装依赖项：$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler liblmdb-dev
3.安装glog(从http://download.csdn.net/download/chenguangxing3/6661667下载)：$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz,$ cd glog-0.3.3,$ ./configure,$make,$ sudo make install
4.安装gflags(从https://github.com/gflags/gflags下载)，依次执行：$ unzip gflags-master.zip,$cd gflags-master,$ mkdir build,$ cd build,$ export CXXFLAGS=”-fPIC”,$ cmake ..,$ make VERBOSE=1,$ make,51); font-family:Arial; font-size:14px">5.安装lmdb：$Gitclonegit://gitorIoUs.org/mdb/mdb.git,$ cdmdb/libraries/liblmdb,51); font-family:Arial; font-size:14px">6.下载Caffe：$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
7.安装Caffe：(1)、$ cp Makefile.config.example Makefile.config (2)、修改Makefile.config文件：去掉注释,cpu_ONLY:= 1 (3)、$ make all (4)、$ make test (5)、$ make runtest
说明：(1)、如果在第2步中加入了libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 项，则可省去第3、4、5步对glog、gflags、lmdb的单独安装；
(2)、编译带CUDA支持的Caffe与上面的步骤完全一致，只要把cpu_ONLY:=1注释掉即可。
参考文献：
1.http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
2.http://m.blog.csdn.net/blog/zxd675816777/39649281
3.http://www.haodaima.net/art/2823705
4.http://demo.netfoucs.com/danieljianfeng/article/details/42836167
