一、前言
如果先安装了tensorflow，那么你别想再安装上caffe了，因为在import caffe的时候，你会遇到如下报错：
ImportError: libprotobuf.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory
那么，正确的安装姿势是什么呢？
安装环境：
Anaconda：Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64
Linux：Ubuntu14.04
CUDA：CUDA8.0
二、安装步骤
我们分几步进行，anconda的安装和使用方法就不讲解了。我们直接安装caffe和tensorflow。
1、创建虚拟环境
我们先创建一个用于caffe和tensorflow共存的虚拟环境：
1 | conda create -n caffe-tf python=3 |
这里使用conda指令创建了一个名为caffe-tf的python3虚拟环境。
直接回车，安装即可。安装好后，进入到caffe-tf虚拟环境：
1 | source activate caffe-tf |
2、安装caffe-gpu
我们先安装caffe，一定要先安装caffe！
1 | conda install caffe-gpu |
安装的时候，我们可以看到，默认安装的protobuf的版本是3.4。
3、降低protobuf版本
经过一定时间的等待，caffe-gpu安装完成。我们接下来，降低protobuf的版本为3.2。因为只有这样，caffe和tensorflow才能不冲突。
1 | conda install protobuf=3.2 |
直接回车，将protobuf降级为3.2。
4、安装tensorflow-gpu
做好上面几步之后，我们就可以直接安装tensorflow-gpu了。
1 | conda install tensorflow-gpu |
瞧，这样protobuf就不用变动了。
直接回车安装即可。
三、测试
安装好这些之后，我们进行一下测试，看看是否都已经安装成功了。
测试代码如下：
1 2 3 4 5 | import caffe import tensorflow print(dir(caffe)) print(dir(tensorflow)) |
成功运行结果：
可以看到，caffe和tensorflow成功加载无误！
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2019年7月12日 下午3:15 11楼
您好！我使用您的方法成功的安装了caffe，输入import caffe没有问题。但是当我遵循网上的教程，想要使用caffe自带的mnist训练测试的时候，我找不到caffe的安装文件夹，想请问这种安装方式caffe是不是就没有caffe文件夹？我使用了find /home caffe方法，但是显示的是没有这个目录。
2019年7月15日 上午9:34 1层
@chacha 你这个是caffe没有安装成功，或者没有安装pycaffe，可以print(dir(caffe))看下，caffe的方法是否都安装正确了。