Caffe をインストールした際のコマンドをメモとして残します。
なお、私はディープラーニングについて完全に素人ですので、おかしなことを書いていたらご指摘いただけると幸いです 
まず、インストールしたコンピュータの諸元です。
- ubuntu 15.10
- プロセッサ AMD A8-7600 Radeon R7, 10 Compute Cores 4C+6G × 4
- グラフィック Gallium 0.4 on AMD KAVERI (DRM 2.43.0, LLVM 3.6.2)
- OS種別 64 ビット
NVIDIA の GPU は搭載していないはずなので、CUDA 無しです。
つまり、CPU 実行の Caffe をインストールしました。
まず、必要なライブラリをインストールします。
sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler git
次に、GitHub から Caffe のソースコードを入手します。
GitHub のアカウントは既に持ってたので clone のみ実行。
git clone https://github.com/BVLC/Caffe.git
Caffe のコンパイルの前に Makefile.config, Makefile を編集します。
cd Caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
Makefile.configでは CPU_ONLY = 1 をコメントアウトから外します。つまり、活かします。
-# CPU_ONLY := 1
+CPU_ONLY := 1
Ubuntu 15.10 の場合、Makefile を変更する必要があります。
hdf5 (って何？ ) のパスが変更されたとのことで、詳細は下記サイトにあります。
Fix hdf5 naming problem
Makefile の修正箇所は２つ。
- INCLUDE_DIRS に
/usr/include/hdf5/serial/を追加
--- INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
+++ INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
- LIBRARIES に指定する
hdf5_hl, hdf5をhdf5_serial_hl hdf5_serialに変更
--- LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
+++ LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
あとは、Caffe をコンパイルして、単体テストを実行します。
make
make test
make runtest
単体テストでは二千行以上のログが出力されます。
その末尾が下記のように PASSED になればOK（多分）
[==========] 1090 tests from 150 test cases ran. (77712 ms total)
[ PASSED ] 1090 tests.
次に、MNIST という手書き数字画像のデータベースで学習とテストを実行します。
まず、データを入手して、変換します。
cd data/mnist
./get_mnist.sh
cd ../..
./examples/mnist/create_mnist.sh
実行に先立ち、GPU モードを CPU モードに設定変更します。
examples/mnist/lenet_solver.prototxt を編集します。
-solver_mode: GPU
+solver_mode: CPU
学習を実行します。
./examples/mnist/train_lenet.sh
実行には20分以上かかりました。ログの末尾が下記のようになれば良さそう（多分）
I0617 01:06:25.591403 3693 solver.cpp:317] Iteration 10000, loss = 0.00308486
I0617 01:06:25.591476 3693 solver.cpp:337] Iteration 10000, Testing net (#0)
I0617 01:06:32.654916 3693 solver.cpp:404] Test net output #0: accuracy = 0.9907
I0617 01:06:32.654999 3693 solver.cpp:404] Test net output #1: loss = 0.0286426 (* 1 = 0.0286426 loss)
I0617 01:06:32.655014 3693 solver.cpp:322] Optimization Done.
I0617 01:06:32.655027 3693 caffe.cpp:222] Optimization Done.
素人の憶測ですが、accracy が 1 に近ければ学習成功なのかと思われます。
なお、Caffe 関連の情報を検索すると "Test score #0" が正解率だとの記載が散見されたのですが、自分が実行した範囲では見当たりませんでした。上記の "Test net output #0: accuracy" がそれに代わるもののように見えました。
この学習の結果、
./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
が生成されるので、テストではこれを参照します。
最後に、テストを実行します。
./build/tools/caffe test -model ./examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights ./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
テストは学習とは違ってわずか数秒で終わりました。
ログは四百行近く出力されましたが、末尾が下記のようになればOK（多分）
I0617 01:24:38.824632 4486 caffe.cpp:292] accuracy = 0.9874
I0617 01:24:38.824659 4486 caffe.cpp:292] loss = 0.0422483 (* 1 = 0.0422483 loss)
この MNIST というサンプルを実行できたのはいいのですが、結果は各カテゴリに対する確率が表示されるだけなのだそうです。つまり、素人としては、サンプルを実行して無事に流れただけでは、何がどうなっているのかサッパリわかりません。
そこで、まずは、MNIST の手書き数字画像を見てみたくなります。
データは data/mnist に保存されている下記２つのファイルです。
- t10k-images-idx3-ubyte
- train-images-idx3-ubyte
これに含まれる画像を見る方法については taitai0226さんの下記の記事に紹介されています。
MNISTの学習用画像を見てみよう！（２）
紹介されているとおり GNU Octave というアプリを使って手書き数字の画像を拝見できました。
taitai0226さん、ありがとうございました 
最後に、以上の内容は
初めてのディープラーニング
──オープンソース"Caffe"による演習付き
を参考にさせて頂いています。
ubuntu 15.10 に特有の設定変更などもあったので、手順をここでメモとしてまとめました。