sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
 sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
 sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython
 sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler
 sudo apt-get install libatlas-base-dev1
 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

</pre><pre code_snippet_id="1608143" snippet_file_name="blog_20160313_2_8573157" class="plain" name="code"><pre code_snippet_id="1608143" snippet_file_name="blog_20160313_2_8573157" class="plain" name="code">python setup.py install（有可能说少一个什么compiler文件，自己去对应的目录下面创建一个就可以啦）

export PYTHONPATH=/opt/modules/caffe/python:$PYTHONPATH

原文链接：http://blog.csdn.net/paynetiger/article/details/8197326 关于 pro tocol buffer的优点，这里就不多贴废话了，如果涉及到数据传输和解析，使用pb会比自己去写解析代码更有效率，至少对于大部分而言是这样的。。 一、下载& 安装 要使用之前先到code. google .com上搜索 pro tocol buffer，下载到本地

" Module NotFoundError: No module named 'xxx'"这个报错是个非常常见的报错，几乎每个 py thon程序员都遇到过，导致这个报错的原因也非常多，下面是我曾经遇到过的原因和解决方案 module 包没 安装 忘了import 没有__init__. py 文件 package包的版本不对 自定义的包名与 安装 的包名相同，导致import包的时候导错了包 没设置 PY THO...

NetworkX是一个用 Py thon语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。我已经用了它一段时间了，感觉还不错（除了速度有点慢），下面介绍我的一些使用经验，与大家分享。 一、NetworkX及 Py thon开发环境的 安装 首先到http:// py pi. py thon.org/ py pi/networkx/下载networkx

py thon 引入的异常 ImportError : No module named misc.ExtendAction py thon 引入的错误 ImportError : No module named misc.ExtendAction执行下边的脚本文件 出现的问题D:\qooxdoo-1.6-sdk\framework>generate. py -buildTraceback (mos

### 回答1： 这个错误提示是因为没有 安装 或者找不到 ` caffe ._ caffe ` 模块。需要 安装 或重新 安装 caffe 模块，并确保该模块能够正确地被 Py thon解释器找到。可能需要注意 Py thon 版本和 caffe 版本的兼容性问题。 ### 回答2： 出现“no module named caffe ._ caffe ”的错误一般是由于没有正确 安装 或配置 Caffe 导致的。 Caffe 是深度学习框架之一， Py thon接口是其中的一个重要组成部分，用户在使用 Py thon接口时，需要正确 安装 Caffe 并且将 Caffe 添加到 Py thon的路径中。 具体来说，这个问题可能有以下几个原因： 1. 没有正确 安装 Caffe 。如果没有正确地 安装 Caffe ，则 py thon模块无法找到或者加载 Caffe 相关的库，这也可能导致找不到_ caffe 模块。 2. PY THONPATH没有设置正确，或者没有把 caffe 的 Py thon封装模块所在的路径添加到 PY THONPATH中。在执行 Py thon程序时， Py thon会查找 PY THONPATH路径中的模块来加载程序，并且会将当前目录和sys.path中的目录添加到 PY THONPATH中。如果运行过程中没有添加 caffe 相关目录，则会出现找不到_ caffe 模块的错误。 3. caffe 的 Py thon接口最好使用 py thon2.7，兼用 py thon3。如果使用的是 Py thon3，可能会出现与函数名称、模块导入、语法解析等方面的问题，需要进行适当的修改。 针对这个问题，可以采取以下解决方法： 1. 确认 Caffe 已经正确 安装 ，并且版本是正确的。可以访问 Caffe 的GitHub官方网站以获取 安装 指南，或者使用各种Linux发行版中默认的软件仓库进行 安装 。 2. 检查 PY THONPATH环境变量是否包括 caffe 相关的目录，如果没有添加，则可以使用以下命令添加环境变量： export PY THONPATH='/path/to/ caffe / py thon':$ PY THONPATH 其中’/path/to/ caffe / py thon’是 caffe py thon封装库所在的路径。 3. 如果仍然无法解决问题，则可以考虑重新编译和 安装 Caffe ，或者删除原有的 Caffe 和 Py thon相关文件，并重新 安装 。 总之，“no module named caffe ._ caffe ”可能是一个比较复杂的问题，但是只要充分了解问题的原因和解决方案，这个问题就不会成为难题。最重要的是理解和熟悉 Py thon和 Caffe 的 安装 ，配置和使用方法。 ### 回答3： 当我们在 Py thon中尝试导入 caffe 模块时，可能会遇到“No module named caffe ._ caffe ”的错误。 首先，我们需要了解 caffe 是什么。 Caffe 是一个由加州大学伯克利分校开发的深度学习框架，它主要用于图像分类、分割和对象检测等任务。在使用 Caffe 进行深度学习任务时，首先需要在 Py thon中导入 Caffe 。 要在 Py thon中使用 Caffe ，我们需要在系统中 安装 Caffe ，并将其配置为 Py thon库。我们可能会在 Py thon脚本中导入 caffe 模块，如下所示： import caffe 如果我们在 安装 和配置 Caffe 时有任何问题，或者我们 Py thon环境中缺少必要的依赖项，那么我们将遇到“No module named caffe ._ caffe ”的错误。 这个错误通常是因为缺失了 caffe 的 Py thon库所需的一些文件或依赖项导致的。这使得 Py thon无法正确加载 caffe 模块，因此会抛出以上错误。 要解决“No module named caffe ._ caffe ”这个错误，我们需要检查我们的 Caffe 安装 和 Py thon配置是否正确。 以下是一些可能的解决方案： 1.检查 caffe _ py thon路径是否添加到 PY THONPATH环境变量中。 在 安装 Caffe 时，我们需要将 caffe 目录添加到 PY THONPATH环境变量中。这可以通过编辑系统的bashrc文件来实现。 sudo nano ~/.bashrc 在文件的末尾添加以下行： export PY THONPATH=~/ caffe / py thon:$ PY THONPATH 保存文件并关闭编辑器。 然后，我们需要重新加载bashrc文件使更改生效。在终端中运行以下命令： source ~/.bashrc 现在，我们应该能够正常导入 caffe 模块了。 2.重新 安装 Caffe 。 如果我们已经将 caffe 目录添加到 PY THONPATH中，但仍无法导入 caffe 模块，则可能需要重新 安装 Caffe 。 我们可以按照 Caffe 官方文档的说明重新 安装 Caffe ，以确保我们的 Caffe 安装 正确。 3. 安装 caffe 的依赖项。 在 安装 Caffe 时，我们还需要 安装 一些依赖项。如果在 安装 Caffe 时忽略了依赖项，那么我们在 Py thon中导入 caffe 模块时可能会遇到“No module named caffe ._ caffe ”错误。 我们可以运行以下命令 安装 caffe 的全部依赖项： sudo apt-get install lib pro tobuf -dev libleveldb-dev libsnap py -dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev pro tobuf -compiler gfortran libjpeg62 libfreeimage-dev libatlas-base-dev git py thon-dev py thon-pip 这将确保 安装 所有必需的依赖项，以使我们能够成功导入 caffe 模块。 “No module named caffe ._ caffe ”错误可能是由于缺少必要的依赖项或配置问题导致的。我们可以检查我们的 Py thon环境是否正确配置，并尝试重新 安装 Caffe 或 安装 Caffe 的依赖项来解决此问题。