MacOS Mojave10.14.6 搭建Caffe

Caffe深度学习框架是比较老的，安装Caffe最大的坑就是它和不少新版本的依赖兼容相性差，因此你们在装的时候尽可能从安装较老版本的依赖，我在下面会给你们一些推荐。

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本地环境

系统：macOS Mojave 10.14.6 64bit 
目标：CPU only Caffe

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安装homebrew和anaconda

根据官网的建议，咱们须要用homebrew来安装管理软件和包，使用anaconda来管理Python。

在terminal中依次输入下述命令便可安装homebrew:

xcode-select --install        //若是已经事先安装Xcode命令行工具，可忽略这一命令
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
能够经过brew命令了解是否安装成功。

接下来安装anaconda:

直接去官网下载安装包，建议使用anaconda3，而后经过如下命令来建立修改Python版本环境

//格式：conda create --name env_name package_names
conda create --name py27 python=2.7
而后用如下命令在base环境和你建立的环境中切换

source activate py27 //进入名为py27的环境 env_name=py27
conda deactivate //退出当前环境，回到默认环境
须要注意的是不一样环境直接的某些包和依赖不能共用，要个安装各的。

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开始安装各种依赖

Openblas和我也没去了解的东西（这些东西不太考虑版本，因此先安装好）：

brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb doxygen
brew install openblas
brew install hdf5
而后是OpenCV和boost-Python，别忘了和brew关联在一块儿：

brew install boost@1.59 boost-python@1.59
brew link boost@1.59 --force
brew link boost-python@1.59 --force
brew install opencv@3
brew link opencv@3 --force
 
若是没有上述命令出现问题，多是你link了其余版本到brew上，你能够用unlink和brew解除并从新关联，或者直接卸载其余版本，我是强烈建议卸载其余版本的，这样能够避免不少问题，你能够经过brew info 命令或brew search命令查看本身安装的东西的版本。

接下来是protobuf，因为brew没有提供合适的版本，咱们直接下载3.5.1版本原码编译，注意请你先把其余版本的protobuf卸载，这样能够减小一些麻烦。先cd到合适的文件夹。

brew install wget  //如有可忽略
wget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v3.5.1/protobuf-all-3.5.1.tar.gz //获取源代码
tar xzvf protobuf-all-3.5.1.tar.gz //解压
cd protobuf-3.5.1 //cd进去
./autogen.sh
./configure //有些教程没有这一步，我加了之后才能够找到Makefile
make //有makefile才能够用
make check
sudo make install
 
安装完成后，输入protoc --version能够看到相应版本号。

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重头戏caffe

获取caffe代码，cd到合适文件夹

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 
开始编译

cd caffe
mkdir build
cd build/
cmake ..     //通常这一步会有一大堆问题出现，不要想着用make命令，由于make已经不支持C++11了，除非你能改出问题的头文件代码
我在cmake过程当中出现的问题我都放在后面了，能够本身去看。若是成功，能够看到：

– Configuring done
– Generating done
– Build files have been written to: /Users/admin/caffe/build
上述表格中Python的interpreter、libraries、numpy的位置应该保持一致，“ /Users/admin/anaconda2/envs/py27”说明都是py27所指的python。

修改配置文件

CMakeCache.txt

set(Caffe_CPU_ONLY OFF) 替换成 set(Caffe_CPU_ONLY ON)
CaffeConfig.cmake

CMAKE_CXX_FLAGS:STRING=    替换成    CMAKE_CXX_FLAGS:STRING=-std=c++11
CPU_ONLY:BOOL=OFF    替换成    CPU_ONLY:BOOL=ON
USE_LEVELDB:BOOL=ON   //若是leveldb报错，能够试着改为OFF
修改完成后，继续编译caffe

make all
下面是成功标志：

[100%] Linking CXX shared library …/lib/_caffe.dylib
Creating symlink /Users/admin/caffe/python/caffe/_caffe.so -> /Users/admin/caffe/build/lib/_caffe.so
[100%] Built target pycaffe
 
继续，通常这两步不会出现问题：

make install
make runtest
make pycaffe
最后改验证caffe是否安装成功了：

source activate py27
python -c "import caffe"   //这一步很容易出问题，通常是模块缺失，我在下面列举了一下，百度通常也能解决。
若是提示 ImportError: No module named caffe，那还须要进一步将caffe中的python导入到解释器中，将环境变量放到配置文件里便可。

vim ~/.bash_profile
//在文件中加入配置信息 export PYTHONPATH=~/caffe/python:$PYTHONPATH
//关闭文件，输入下述命令，让环境变量生效 ，或者重启
source ～/.bash_profile
再次输入python -c "import caffe"若没出现任何错误提示，说明成功了，恭喜你!

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使用anaconda的jupyter

打开anaconda-navigater，找到你以前配置的环境名字py27。

而后安装jupyter，以后就能够从这里进入了

或者你能够在py27环境里用sudo pip install jupyter-notebook安装，使用jupyter notebook命令进入

进去以后新建个Python文件，用import caffe试试，若不报错，恭喜，万里长征第一步结束了！繁重的caffe学习开始了！

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一些错误汇总

error1:你可能会找不到vecLib.framewor，我帮你找好了

//vecLib include directory
vecLib_INCLUDE_DIR:PATH=/Library/Developer/CommandLineTools/SDKs/MacOSX.sdk/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/Headers
errer2:

The dependency target "pycaffe" of target "pytest" does not exist ! 
网上各类病因千奇百怪，解决方法也不少，个人缘由是boost安装了两个版本，删除一个就行了。

error3:

ImportError: No module named skimage.io
找不到模块,安装喽

sudo pip install 'networkx==2.2'     //注意此时我用的Python2.7，若是你版本不同或许能够跳过这一步
sudo pip install -U scikit-image
error4:

ImportError: No module named google.protobuf.internal
解决方法

sudo pip install google

sudo pip install protobuf

其余注意事项：

使用Cmake命令注意实在build文件夹下，Make命令是在build上级目录。若使用Cmake，最后一步须要make all,也是在build下。（由于有两个makefile文件，因此提醒一下）

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本文参考了如下文章：
Mac安装CPU-only Caffe ：https://blog.csdn.net/qq_38712865/article/details/89267439

深度学习框架Caffe在Mac上的安装和测试 ：https://www.linuxidc.com/Linux/2016-06/132548.htm

caffe官网 ：http://caffe.berkeleyvision.org/install_osx.html

本文也在csdn进行了发布，是同一做者：https://blog.csdn.net/JonahMoon/article/details/102105875