的编译和使用
在IBM开源的AccDNN（https://github.com/IBM/AccDNN ）工具链当中，需要使用Caffe作为深度学习框架。和其他的深度学习框架不一样的是，Caffe并没有提供预编译的whl或者egg安装包，也无法通过pip或者pip3进行安装，因此，使用Caffe需要完全的手动编译。Caffe的编译（Centos7）过程如下：
由于atlas的版本在Centos7上比较高，而Caffe的代码当中存在一些固定的依赖关系，因此，需要对atlas的动态链接库进行部分的修改。
NO.2 下载代码
NO.3 安装python的依赖关系
由于Caffe的python依赖关系需要通过pip安装，出于系统安全的考虑，最好使用virtualenv的方式，安装Caffe的依赖关系，并进行Caffe的编译和使用。
NO.4 准备Caffe的Makefile配置文件
然后根据需要进行修改。
如果是编译CPU版本的Caffe，需要修改如下的代码：
设置blas的类型和头文件以及链接库
设置python的头文件
设置完成之后，整个Makefile.config大致的样子应当如下：
NO.5 编译Caffe
如果一切正常，在Caffe的目录下，应当有如下的文件夹出现
出现上述的结果，表示Caffe编译成功。
NO.6 验证Caffe的使用
由于Caffe是直接编译的，并不是通过pip或者rpm安装的，因此，需要设置一些环境变量，特别是Caffe的动态链接库。
设置完毕之后，验证Caffe是否正常
表明Caffe编译没有任何问题，可以直接使用
NO.7 注意事项
①Caffe目前支持最好的是Python2.7版本，Python3.x版本支持并不是很好。在编译Python3.x的Caffe时，编译过程正常，但是，很有可能在使用的时候出现类似如下的错误:
这种错误按照官网的说法是protobuf的版本问题，需要升级到protobuf3.2版本以上，不过目前尝试了一下，似乎升级之后还是会出现这个问题，暂时没有找到好的解决方法
②使用Caffe前的一些环境变量的操作，可以直接写入到/etc/profile或者~/.bashrc当中
③Caffe最好是在容器或者virtualenv当中运行，这样不会导致系统的库文件混乱。
