摘要：包括系統(tǒng)的原因自帶的系統(tǒng)環(huán)境無(wú)法安裝及其他第三方庫(kù)，必須通過(guò)來(lái)自行安裝一個(gè)而這個(gè)路徑和系統(tǒng)的并不一樣。在如此混亂的開(kāi)發(fā)環(huán)境下，配置實(shí)在艱難，特此教程。你要用的話可以不忽略該教程了。

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本文作者 Jinkey（微信公眾號(hào) jinkey-love，官網(wǎng) https://jinkey.ai）
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由于歷史原因：
我的電腦有五六個(gè)直接安裝在系統(tǒng)的Python的環(huán)境，加上一堆 Python 虛擬環(huán)境。

包括 Mac 系統(tǒng)的原因：
自帶的系統(tǒng)環(huán)境無(wú)法安裝 pip 及其他第三方庫(kù)，必須通過(guò) homebrew來(lái)自行安裝一個(gè)python 而這個(gè)python路徑和系統(tǒng)的并不一樣。
包括 Anaconda 的原因：
之前為了安裝某些科學(xué)計(jì)算庫(kù)方便使用了Anaconda，并且需要同時(shí)使用python2和3，所以由多了兩個(gè)環(huán)境。

在如此混亂的開(kāi)發(fā)環(huán)境下，配置 Caffe 實(shí)在艱難，特此教程。

因?yàn)?Pycharm Community Edition 2017.1 不支持遠(yuǎn)程調(diào)試，其他開(kāi)發(fā)環(huán)境不好用。你要用 docker 的話可以不忽略該教程了。

因?yàn)殡S著各種庫(kù)更新，不一定有空更新教程導(dǎo)致該教程某些步驟不可用，特此說(shuō)明一下寫這個(gè)文章的時(shí)候各個(gè)庫(kù)的版本。
MacOS 10.12.6
Python 2.7.13
pip 9.0.1
Pycharm Community Edition 2017.1
Homebrew 1.3.1
cmake version 3.8.2
caffe 1.0

終端運(yùn)行

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

brew install python

下載(get-pip.py)[https://bootstrap.pypa.io/get...]，切換到 get-pip.py所在目錄，終端輸入命令

python get-pip.py

完成后安裝虛擬環(huán)境（也不是必須的，后面配置路徑的時(shí)候會(huì)說(shuō)到，這里順便介紹虛擬環(huán)境，避免多個(gè)項(xiàng)目造成開(kāi)發(fā)環(huán)境很混亂）

sudo pip install virtualenv

brew install cmake

brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb
brew tap homebrew/science
brew install hdf5 opencv
brew install --build-from-source --with-python -vd protobuf
brew install --build-from-source -vd boost boost-python
brew install protobuf boost

這里我使用的是 Pycharm 新建虛擬環(huán)境，新建在 /Users/Yourname/CaffeLearn（建立在哪里都可以，你自己記住就好）
選擇基礎(chǔ)環(huán)境的時(shí)候記得選擇通過(guò) Homebrew 安轉(zhuǎn)的那個(gè)，應(yīng)該是在/usr/local/Cellar/python/2.7.13，參考下圖

創(chuàng)建好之后，在控制臺(tái)（點(diǎn)Terminal 那個(gè)Tab）依賴 caffe 所需要的 Python庫(kù)

運(yùn)行以下命令

pip install numpy scikit-image protobuf

從(https://github.com/BVLC/caffe...[https://github.com/BVLC/caffe/releases]下載最新版本的代碼，解壓，從終端進(jìn)入項(xiàng)目目錄cd caffe-1.0。該教程使用的是 caffe-1.0。

cp Makefile.config.example Makefile.config

用 Xcode 打開(kāi) Makefile.config（不要用 word 或者文本編輯打開(kāi)）
如果你的 Mac 的顯卡是Intel 的GPU，那么是沒(méi)法使用 cuda 加速的，找到并把# CPU_ONLY := 1的注釋去掉，即CPU_ONLY := 1，這樣讓 Caffe 僅在 CPU 下運(yùn)行。

找到以下片段

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 
        /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

PYTHON_INCLUDE修改成（ 步驟2.5叫你們記住的虛擬環(huán)境路徑!!! 現(xiàn)在就有用了，一定得分別能找到Python.h 和 numpy/arrayobject.h兩個(gè)文件），后面接著是python2.7還是python2.7.13還是python2.7.12取決于你們安裝的版本，教程后面提到的部分也請(qǐng)注意這點(diǎn)。

PYTHON_INCLUDE := /Users/Yourname/CaffeLearn/include/python2.7 
        /Users/Yourname/CaffeLearn/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include

保存，（caffe-1.0目錄）終端運(yùn)行

cmake .

cmake完成后，用 Xcode 打開(kāi)項(xiàng)目目錄下的 CaffeConfig.cmake（不要用 word 或者文本編輯打開(kāi)），把倒數(shù)第三行的set(Caffe_CPU_ONLY OFF)改成set(Caffe_CPU_ONLY ON)，保存并關(guān)閉。

用 Xcode 打開(kāi)項(xiàng)目目錄下的 CMakeCache.txt（不要用 word 或者文本編輯打開(kāi)）

CPU_ONLY:BOOL=OFF

改為

CPU_ONLY:BOOL=ON

此外，找到然后修改PYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH、PYTHON_INCLUDE_DIR:PATH、PYTHON_LIBRARY:FILEPATH，修改如下

//Path to a program.
PYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH=/Users/Yourname/CaffeLearn/bin/python2.7

//Path to a file.
PYTHON_INCLUDE_DIR:PATH=Users/Yourname/CaffeLearn/include/python2.7

//Path to a library.（ 通過(guò) Homebrew 安裝的 Python 環(huán)境）
PYTHON_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/Cellar/python/2.7.13_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/libpython2.7.dylib

保存并關(guān)閉。

否則在接下來(lái) make 的過(guò)程可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤：

"pyconfig.h" cannot be found

在終端運(yùn)行以下命令建立連接

export CPLUS_INCLUDE_PATH="$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/include/python2.7/"

在終端依次執(zhí)行

make all
make install
make runtest

編譯且測(cè)試成功。

將 Caffe-1.0/python 路徑下的 caffe 文件夾拷貝到虛擬環(huán)境下

/Users/Yourname/CaffeLearn/lib/python2.7/site-packages/

在項(xiàng)目中 import caffe 即可。

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