Ubuntu16.04-x64安装caffe（仅CPU）并测试
Caffe作为深度学习中框架之一，在图像处理，机器视觉方面受到广泛的应用。但是在caffe的安装过程中遇到诸多问题。在此，我们将基本流程以及经常会遇到的问题记录下来，供大家使用。
我们使用的安装环境是腾讯云主机，配置如图，类似的配置也可以按照此教程进行安装。由于云主机内存受限，无法正常运转桌面系统，所以笔者所在的小组选择使用SSH远程连接主机，推荐大家使用putty或者secureCRT进行远程主机控制，后者支持拷贝和粘贴，所以笔者更推荐后者。
1. 远程主机（连接过程忽略），如图所示
2. 通过下面的命令安装protobuf，leveldb，snappy，opencv，hdf5，boost依赖库，其中最需要注意的是hdf5。两条安装语句分开执行
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-devlibopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
等待大约5分钟，如果安装过程没有出现红色字体的error出现，则证明安装成功，网络情况比较好的情况下时间会短一些，本地主机一般时间会长一些。
3. 接着安装BLAS库，
sudo apt-get install libatlas-base-dev
点击回车，或者输入“Y”后按回车
安装成功。
4.之后是gflags，glog和lmdb，
sudo apt-getinstall libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
5.下载caffe源码
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
约30秒，下载完成，60M左右。在网络状况不好的情况下时间会相应长很多，并且可能会产生下载中断，可以配置网络代理来提高下载速度。
6.切换到caffe根目录，将Makefile.config.example复制一份并命名为Makefile.config。由于我们在云主机只使用CPU，所以需要修改Makefile.config文件中的配置。然后，需要配置hdf5.h的路径。
cd caffe
cpMakefile.config.example Makefile.config
然后修改Makefile.config，桌面版可以使用gedit编辑器，非桌面版可以使用vi编辑器。
进入vi编辑器
按下i或者a按钮，进入编辑模式
修改如下部分
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE)/usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib/usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/
按下Esc按钮退出编辑模式
输入“：wq”保存并退出
7.编译并运行，在caffe根目录下执行
make all
等待大约10分钟
make test
make runtest
安装成功。
8.caffe的环境安装好了，现在使用mnist数据集进行测试，在caffe根目录下执行以下指令
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
修改这个文件
vi examples/mnist/lenet_solver.prototxt
训练以及测试
./examples/mnist/train_lenet.sh
测试成功，迭代100次，精度0.98，惩罚值0.05