其实caffe的安装很简单，尤其是ubuntu14.04的用户.本文只是简单梳理一下，以及跑个简单的例子

依赖库

执行任何指令都是有理由的，安装caffe也不例外．大概需要以下库:
BLAS，ProtoBuff，Opencv，Google-glog，gflags，LevelDB，LMDB，HDF5等．
caffe是深度学习框架，比如会涉及到线性代数库，计算库，数据处理库等．具体的作用参考:
深度学习框架Caffe学习之依赖库

安装

直接给官网地址：Caffe ubuntu 安装

安装依赖

我的机器只有CPU，故安装CPU-only安装的，不需要安装cuda,

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sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev

对于ubuntu14.04安装以上依赖后，只需安装以下依赖即可:

1	sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

安装caffe

下载caffe源码

1	git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

准备make文件

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cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired)

在caffe根目录里，打开Makefile.config文件,取消一下语句的注释

1	# CPU_ONLY := 1

编译安装和测试是否安装成功

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make all -j4 # 我的机器最多跑４个线程
make test
make runtest

配置caffe的python接口

直接推荐下面博客吧，不要问我为什么，我也不知道
pycaffe接口配置

Lenet测试

既然caffe安装完了，那么我们来跑一个Lenet吧,其实就是官网Lenet教程
## 进入caffe根目录

cd caffe

下载数据

1	./data/mnist/get_mnist.sh

转换数据格式

1	./examples/mnist/create_mnist.sh

修改solver

在/examples/mnist/下，打开lenet_solver.prototxt文件,修改solver_mode

1	solver_mode: CPU

运行

1	./examples/mnist/train_lenet.sh

我Dell i5的机器跑了10来分钟