請問如何將深度學習Caffe做成一個動態庫，方便在其他應用程序中調用？

01-07

caffe社區在2015年1月提供了功能強大的cmake支持，具體內容見這個PR：

Improved CMake scripts by Nerei · Pull Request #1667 · BVLC/caffe · GitHub

這個PR中給出了一個用其他c++工程引用caffe的例子，其CMakeLists.txt如下：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.8)


find_package(Caffe)

include_directories(${Caffe_INCLUDE_DIRS})

add_definitions(${Caffe_DEFINITIONS})    # ex. -DCPU_ONLY

add_executable(caffeinated_application main.cpp) target_link_libraries(caffeinated_application ${Caffe_LIBRARIES})

===============2016.7.6 增加其他工程用cmake引用caffe的常式===============

根據題主用的編程語言的不同，方案也不同

如果題主用python或者matlab的話，caffe自己就帶了binding，可以直接調用，具體配置方法caffe的主頁上也有很多常式，這裡就不贅述啦

下面重點說c++怎麼做。如果題主用c++的話，我不得不來安利一下cmake！！對於樓主這個需求，如果是linux環境的話，最最方便的做法是採用camke

具體做法是：

step 1. 編譯caffe

step 2. 用cmake控制其他程序的構建。在其他工程的CMakeLists.txt裡面用find_package(Caffe)，然後cmake就可以找到caffe的所有.h和.cpp和.so，後面的用法就像opencv這些標準庫一樣啦

答主在2015冬曾寫過這樣一個c++工程，無比驚異於caffe社區居然提供了這種功能的cmake配置

caffe-windows/windows/caffe.binding at ms · happynear/caffe-windows · GitHub

代碼就這點，要用的話，還是要費點功夫遷移到你自己的工程中。

這個分支前兩天我手賤給升級到VS 2015+CUDA 8.0了，還在用VS 2013的只能自己動手了。

我這個方案的好處是寫自己的程序時不需要帶上caffe的header，編譯速度會快很多。

前段時間做過將faster-RCNN放到Qt GUI程序的任務，參考我GitHub

https://github.com/withwsf/Image_detection

可以看一下.pro文件裡面使用哪些依賴。

我已經把代碼整理出來了，不依賴別的庫，方便連進自己的工程！待我完善一下放到git

使用CMake很方便。社區已經提供了完整的CMakelist,可以配置生成libcaffe.so文件。有一個關於這個問題的issue，直接谷歌cmake caffe即可。我一直在使用這種方法在自己的項目中使用caffe。同時，OpenCV也是使用cmake進行管理的。