https://caffe2.ai/docs/getting-started?platform=ubuntu&configuration=compile


Caffe2的安装过程区分Ubuntu的不同版本，在Ubuntu 14.04和 Ubuntu 16.04下的相关命令有所不同，最重要的是Caffe2主要支持Python2.7版本，以下python和pip命令默认情况下都是指Python2.7版本，经过笔者测试，Caffe2版本暂时不支持Python3.5及以上版本。

1、首先，安装Required Dependencies依赖包 命令行如下：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
      build-essential \
      cmake \
      git \
      libgoogle-glog-dev \
      libprotobuf-dev \
      protobuf-compiler \
      python-dev \
      python-pip                          
sudo pip install numpy protobuf


2、其次，如果有GPU支持的话Optional GPU Support，需要安装cuda类型的依赖包，具体分为 Ubuntu 14.04和 Ubuntu 16.04，具体命令如下：

注意区分Ubuntu的不同版本：

2.1 For Ubuntu 14.04

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends
wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb"
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

2.2 For Ubuntu 16.04

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends
wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb"
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

2.3 Install cuDNN (对于所有Ubuntu版本)

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz"
wget ${CUDNN_URL}
sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local
rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfig


3、其次，如果没有GPU支持，只考虑CPU的支持，继续安装其他依赖包

    注意：libgflags2包是为Ubuntu 14.04准备的，而libgflags-dev包是为Ubuntu 16.04准备的。

3.1 for Ubuntu 14.04
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2

3.2 for Ubuntu 16.04
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev

3.3 for both Ubuntu 14.04 and 16.04 (对于所有Ubuntu版本)
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
      libgtest-dev \
      libiomp-dev \
      libleveldb-dev \
      liblmdb-dev \
      libopencv-dev \
      libopenmpi-dev \
      libsnappy-dev \
      openmpi-bin \
      openmpi-doc \
      python-pydot
sudo pip install \
      flask \
      future \
      graphviz \
      hypothesis \
      jupyter \
      matplotlib \
      pydot python-nvd3 \
      pyyaml \
      requests \
      scikit-image \
      scipy \
      setuptools \
      six \
      tornado
      
4、然后，开始复制和构建Caffe2，命令行如下：

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git && cd caffe2
sudo make && cd build && sudo make install
sudo python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"

5、最后，如果第4步中最后一行命令返回”Success“，则表明Caffe2安装成功。

6、如果之前成功安装了GPU支持依赖包，可以运行如下命令行来测试，但注意到如果没有GPU包，则Caffe2会选择CPU来代替，但这一代替会出现类似丢失库文件的错误。

python -m caffe2.python.operator_test.relu_op_test