參考鏈接：
深度學習文章1：Caffe安裝教程：Ubuntu16.04（CPU）

環境

系統：Ubuntu 18.04
python版本：3.6.9，來自pycharm基于系統python3自建的虛擬環境
顯卡：NVIDIA 2080Ti * 2
cuda：10.0

結果

能夠在python中正確import python：

流程

從github上直接git caffe repo下來到任意文件夾，解壓

在pycharm中打開caffe文件夾，建立不含雜質的虛擬環境（也可以用conda建立，在pycharm中導入）

先安裝caffe/python/requirement.txt中要求的庫
會產生庫沖突，在這里我將txt中的python-dateutil>=1.4,<2去掉了，換成了python-dateutil==2.7.3的版本

根據參考鏈接里的步驟走，直到修改文件的步驟：sudo gedit Makefile.config。修改該文件非常重要，需要從頭至尾看一遍該文件，根據自身情況進行修改。這個是沒辦法抄作業的，每個人的電腦配置和環境配置都不一樣。

修改完Makefile.config文件后，繼續按照參考鏈接里的步驟走，直到正確編譯pycaffe接口，能夠在終端導出上面的模塊為止

個人Makefile.config修改參考

一般默認有gpu，以及一些其他依賴庫，如果make過程中報找不到文件，應該是缺少依賴，根據報的錯誤百度，安裝相關依賴就行

CUDA_ARCH

我的配置是兩塊2080Ti，cuda版本為10.0（其他cuda版本應該也可以），主要是算力和架構需要匹配。圖片上有根據cuda版本來修改CUDA_ARCH參數的幫助。這里我去掉了20和21這一行

PYTHON_INCLUDE

使用了系統自帶的python2.7解釋器環境。這個是因為需要一些python的必要文件，并不是指定在哪個python中編譯caffe。
由于我也安裝了anaconda3，所以下面把anaconda的注釋也取消了，見下步。

ANACONDA_HOME & PYTHON_INCLUDE

這里anaconda的路徑一定是anaconda安裝過程中指定的安裝路徑。源文件中使用了anaconda，而我下載了anaconda3的版本，所以把anaconda修改成了圖片中的anaconda3

PYTHON_INCLUDE（3 ver.）

這里使用了系統自帶的python3的相關文件。源文件里應該是python3.5，我根據自己的系統，將python3.5改成自己系統/usr/include目錄下的python3.6。

其他的就沒做修改了，基本修改完這些，也正確安裝了依賴，是能正確編譯import caffe的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的「Caffe」python版本caffe编译的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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