根據官方教學
在Mac上需要做的事
http://caffe.berkeleyvision.org/install_osx.html
編譯Caffe需要做的事
http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation
brew tap指令用來增加brew對資源庫的搜尋[1]。
brew tap <user/repo> <URL>若要移除tap過的repo，可使用
brew untap user/repo [user/repo user/repo ...]brew install option介紹
brew install -vd-d: debug
Homebrew是使用git來管理你所下載的repo，local的repo可以在電腦的/usr/local/裡面找到(.git/.gitignore)。以opencv為例，我們可以使用
brew edit opencvbrew update
更新brew的local repo資訊，接下來就可以
snappy: 快速壓縮/解壓縮軟體[2]
cd /usr/local/cd $(brew --prefix)git statussnappy: 快速壓縮/解壓縮軟體[2]
leveldb: 資料庫軟體[3]
lmdb: 資料庫軟體[4]
gflags : Commandline flags module for C++[5]
glog : Logging library for C++[6]
szip: HDF裡面使用的壓縮程式[7]
hdf5: 一種儲存和管理資料的格式和函式庫[8]
opencv: 影像處理函式庫
protobuf: 一種輕便高效的結構化數據儲存格式，可將數據進行序列化和反序列化[9][10]
在python中查看當前python使用的版本
pip指令是python下的套件管理工具[19]
Anaconda python是python眾多發行版本中的其中一個，此版本包含了許多好用的功能在裡面。在Mac中會安裝在使用者的Home目錄下(~/anaconda)，刪掉此資料夾就可以移除。因為每個版本的python執行檔都是獨立分開的，因此互相不會衝突，但是要使用特定版本時也要指定對應的路徑。
boost: 一群有廣泛功能的函式庫[11]
BLAS: Basic Linear Algebra Subprograms(基礎線性代數程式集)，用於線性代數計算的界面規範(or API)[12]
OpenBLAS: Open source的BLAS實作[13]
MKL: Math Kernel Library，Intel的數學函式庫[14]
MKL: Math Kernel Library，Intel的數學函式庫[14]
Clang: 由蘋果公司贊助開發的編譯器前端，以LLVM為後端，希望作為GCC的替代品[15]
Atlas: Automatically Tuned Linear Algebra Software，一個以BLAS API開發的線性代數函式庫[16]
其中OpenBLAS、MKL和Atlas都是BLAS API的實作。Mac OS中本身也有包含BLAS的實作，也就是Accelerate和vecLib函式庫。在安裝Caffe時可以根據情況設定使用上述不同的BLAS函式庫。
leveldb、lmdb和hdf5都是用來儲存大量數據時使用的資料庫，他們在記憶體使用量及效能上有些差異[24][25]，但都能在caffe中使用。
protobuf是一種儲存格式，在caffe中就是用來制訂每個layer的種類、關係等。
homebrew/science是homebrew收納的函式庫中其中的一個來源。全部函式庫來源可參考homebrew的github首頁：
https://github.com/Homebrew
想要查看所有安裝過的python package，可在python shell/prompt下執行
Atlas: Automatically Tuned Linear Algebra Software，一個以BLAS API開發的線性代數函式庫[16]
其中OpenBLAS、MKL和Atlas都是BLAS API的實作。Mac OS中本身也有包含BLAS的實作，也就是Accelerate和vecLib函式庫。在安裝Caffe時可以根據情況設定使用上述不同的BLAS函式庫。
leveldb、lmdb和hdf5都是用來儲存大量數據時使用的資料庫，他們在記憶體使用量及效能上有些差異[24][25]，但都能在caffe中使用。
protobuf是一種儲存格式，在caffe中就是用來制訂每個layer的種類、關係等。
homebrew/science是homebrew收納的函式庫中其中的一個來源。全部函式庫來源可參考homebrew的github首頁：
https://github.com/Homebrew
想要查看所有安裝過的python package，可在python shell/prompt下執行
help('modules')
或是直接在普通command line下執行
pydoc modules在python中查看當前python使用的版本
import sys
print (sys.version)pip指令是python下的套件管理工具[19]
Anaconda python是python眾多發行版本中的其中一個，此版本包含了許多好用的功能在裡面。在Mac中會安裝在使用者的Home目錄下(~/anaconda)，刪掉此資料夾就可以移除。因為每個版本的python執行檔都是獨立分開的，因此互相不會衝突，但是要使用特定版本時也要指定對應的路徑。
根據官方教學，在brew編譯及安裝python版opencv的腳本中(執行brew edit opencv)，有兩行類似
-DPYTHON_LIBRARY=#{py_prefix}/lib/libpython2.7.dylib
-DPYTHON_INCLUDE_DIR=#{py_prefix}/include/python2.7
(我們可以在vim中用"/"來搜尋)
這兩行是用來規範我們將要用來編譯opencv的python的路徑。在這兩行上方可以找到py_prefix的定義
回到原本的問題，我們這裡要做到的是利用官方很推薦的Anaconda python來幫我們的opencv編譯，但是根據brew的腳本，系統首先會找到的是/usr/bin/下的python-config檔，因此最終會使用的python也是/usr/bin/下的python，而不是我們家目錄的Anaconda python。因此我們需要做的就是改變環境變數，使得家目錄下的Anaconda python優先被找到。
首先利用
這裡有幾點事項，以Mac來說，這兩行應該寫到家目錄下~/.bash_profile中，這樣每次開新terminal才不用再加一次。再來是其實我們安裝anaconda時它其實已經會自動幫我們把export bin的指令加入~/.bash_profile中，所以也不用自己加。最後，export lib資料夾到DYLD_FALLBACK_LIBRARY其實是官方網站的建議，但根據brew編譯opencv的腳本，其實它自己會找的到anaconda的lib，所以理論上我們也不用自己加入...anyway，現在應該已經可以開始編譯anaconda版的opencv了，因為我之前已經先安裝過一次普通版的，所以先執行
依賴函式庫都裝完後，就可以開始正式編譯Caffe了。有兩種方式：
一）先修改目錄底下的Makefile.config.example文件符合自己的電腦系統配備，並將其檔名改為Makefile.config，再執行make
二）直接執行cmake，他會偵測我們的電腦配備，並自動產生合適的Makefile[23]。接下來我們再執行make就好了
這裡我選擇第二種方式。執行下列指令：
這兩行是用來規範我們將要用來編譯opencv的python的路徑。在這兩行上方可以找到py_prefix的定義
py_prefix = `python-config --prefix`.chompcd /usr/bin | grep python回到原本的問題，我們這裡要做到的是利用官方很推薦的Anaconda python來幫我們的opencv編譯，但是根據brew的腳本，系統首先會找到的是/usr/bin/下的python-config檔，因此最終會使用的python也是/usr/bin/下的python，而不是我們家目錄的Anaconda python。因此我們需要做的就是改變環境變數，使得家目錄下的Anaconda python優先被找到。
首先利用
export PATH="$HOME/anaconda/bin:$PATH"export DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH="$HOME/anaconda/lib:/usr/local/lib:/usr/lib:$DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH"這裡有幾點事項，以Mac來說，這兩行應該寫到家目錄下~/.bash_profile中，這樣每次開新terminal才不用再加一次。再來是其實我們安裝anaconda時它其實已經會自動幫我們把export bin的指令加入~/.bash_profile中，所以也不用自己加。最後，export lib資料夾到DYLD_FALLBACK_LIBRARY其實是官方網站的建議，但根據brew編譯opencv的腳本，其實它自己會找的到anaconda的lib，所以理論上我們也不用自己加入...anyway，現在應該已經可以開始編譯anaconda版的opencv了，因為我之前已經先安裝過一次普通版的，所以先執行
brew uninstall opencvbrew link numpybrew doctor依賴函式庫都裝完後，就可以開始正式編譯Caffe了。有兩種方式：
一）先修改目錄底下的Makefile.config.example文件符合自己的電腦系統配備，並將其檔名改為Makefile.config，再執行make
二）直接執行cmake，他會偵測我們的電腦配備，並自動產生合適的Makefile[23]。接下來我們再執行make就好了
這裡我選擇第二種方式。執行下列指令：
mkdir build
cd build
cmake ..
make all -j4
出現下列問題
問題１：
參考：
[1] https://github.com/Homebrew/homebrew/blob/master/share/doc/homebrew/brew-tap.md
[2] http://brewformulas.org/Snappy
[3] https://zh.wikipedia.org/wiki/LevelDB
[4] http://symas.com/mdb/
[5] http://brewformulas.org/Gflags
[6] http://brewformulas.org/Glog
[7] https://www.hdfgroup.org/doc_resource/SZIP/
[8] https://www.hdfgroup.org/HDF5/
[9] https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gpb/
[10] http://www.searchtb.com/2012/09/protocol-buffers.html
[11] http://blog.monkeypotion.net/gameprog/note/first-touch-of-boost-cpp-libraries
[12] https://zh.wikipedia.org/wiki/BLAS
[13] http://www.openblas.net/
[14] https://software.intel.com/en-us/intel-mkl
[15] https://zh.wikipedia.org/wiki/Clang
[16] https://en.wikipedia.org/wiki/Automatically_Tuned_Linear_Algebra_Software
[17] http://stackoverflow.com/questions/9369519/reset-homebrew-formula
[18] http://stackoverflow.com/questions/3987683/homebrew-install-specific-version-of-formula
[19] https://blog.longwin.com.tw/2014/08/python-setup-pip-package-2014/
[20] https://github.com/BVLC/caffe/issues/915
[21] http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/
[22] http://coldmooon.github.io/2015/08/03/caffe_install/
[23] https://github.com/BVLC/caffe/pull/1667
[24] http://wubinblog.com/deep%20learning/2015/07/13/Use_Caffe_For_Classification/
[25] https://www.readability.com/articles/u2ejbfkc
問題１：
error: expected function body after function declarator
extern void ATLU_DestroyThreadMemory() __OSX_AVAILABLE_BUT_DEPRECATED(__MAC_10_2, __MAC_10_9, __IPHONE_4_0, __IPHONE_NA);
原因：
是不知道為何，一個在10.9 sdk中的header檔A，include另一個header檔B，而這個B竟然是include到10.8 sdk中的檔。其實在10.9中也有和B同名的header檔，但不知道為何系統會優先去找10.8的。
解法：暫時先利用將xcode目錄下
/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/MacOSX10.8.sdk
這個資料夾名稱改掉(前面加個底線就好)，但是不確定這樣是否系統會接著找10.9 sdk，但至少這樣改錯誤資訊不一樣了...
問題２[20]：
Building with 'Xcode Clang++'.
ld: library not found for -lpython2
clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation)
我以為這個問題是出在我的python library路徑沒有設對，所以去查看了cmake檔中的設定
build/CMakeCache.txt
真的發現不知為何PYTHON_INCLUDE_DIR和PYTHON_LIBRARY這兩個的位置都指到系統的python位置，而不是我所用的anaconda python，所以手動將兩個改掉：
PYTHON_INCLUDE_DIR:PATH=/Users/lindol/anaconda/include/python2.7
PYTHON_LIBRARY:FILEPATH=/Users/lindol/anaconda/lib/libpython2.7.dylib
再次make，發現錯誤資訊回到問題２，表示問題２可能和python路徑沒有關...(*更新)。後來發現其實這個步驟是在build matlab的東西時發生的錯誤，目前也不知道該如何處理，但因為已經花太多時間在build環境，暫時先關閉build matcaffe，讓make能順利跑完。
後續：在runtest時跑出HDF5 library版本不符的問題，但因為我裝的(1.8.16)其實比他要求的(1.8.15)更新，所以我覺得應該沒有問題。在環境變數中設定
export HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK="1"
來跳過錯誤訊息。
其他安裝教學[21][22]
*(2016/1/21 更新)後來安裝別人發佈的RNN版caffe，發現將這兩個路徑更改正確非常重要，不然會很容易出現
其他安裝教學[21][22]
*(2016/1/21 更新)後來安裝別人發佈的RNN版caffe，發現將這兩個路徑更改正確非常重要，不然會很容易出現
Segmentation fault 11參考：
[1] https://github.com/Homebrew/homebrew/blob/master/share/doc/homebrew/brew-tap.md
[2] http://brewformulas.org/Snappy
[3] https://zh.wikipedia.org/wiki/LevelDB
[4] http://symas.com/mdb/
[5] http://brewformulas.org/Gflags
[6] http://brewformulas.org/Glog
[7] https://www.hdfgroup.org/doc_resource/SZIP/
[8] https://www.hdfgroup.org/HDF5/
[9] https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gpb/
[10] http://www.searchtb.com/2012/09/protocol-buffers.html
[11] http://blog.monkeypotion.net/gameprog/note/first-touch-of-boost-cpp-libraries
[12] https://zh.wikipedia.org/wiki/BLAS
[13] http://www.openblas.net/
[14] https://software.intel.com/en-us/intel-mkl
[15] https://zh.wikipedia.org/wiki/Clang
[16] https://en.wikipedia.org/wiki/Automatically_Tuned_Linear_Algebra_Software
[17] http://stackoverflow.com/questions/9369519/reset-homebrew-formula
[18] http://stackoverflow.com/questions/3987683/homebrew-install-specific-version-of-formula
[19] https://blog.longwin.com.tw/2014/08/python-setup-pip-package-2014/
[20] https://github.com/BVLC/caffe/issues/915
[21] http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/
[22] http://coldmooon.github.io/2015/08/03/caffe_install/
[23] https://github.com/BVLC/caffe/pull/1667
[24] http://wubinblog.com/deep%20learning/2015/07/13/Use_Caffe_For_Classification/
[25] https://www.readability.com/articles/u2ejbfkc
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