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没搞懂配置什么……那我就贴一个换镜像源的方法吧
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修改 ~/.pip/pip.conf 文件，加入以下内容：
[global]
index-url =
上面是清华源的地址，也可以用下面的源代替：
阿里云
中国科学技术大学
豆瓣
换完之后下载速度会提升很多
顺便补一个pip安装的语法：pip install [SomePackage]
[SomePackage]用你要安装的库代替
希望可以帮到你
下载pip的压缩包：pip-1.5.4.tar.gz
进行解压：
tar -zxvf 文件名
解压成功后进入该文件夹
执行python setup.py install
测试pip命令是否可用。《Linux就该这么学》
pip命令安装完成
linux下安装caffe（无cuda）以及python接口
caffe（8）
主要过程稍微记录一下：
1.安装BLAS
sudo apt-get install libatlas-base-dev
2.安装依赖项
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler liblmdb-dev
3.安装glog
这个要FQ，我放在我的百度云上了。
tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make
sudo make install
4.安装gflags
wget
unzip master.zip
cd gflags-master
mkdir build cd build
export CXXFLAGS="-fPIC" cmake .. make VERBOSE=1
make
sudo make install
这一步需要cmake，如果没有安装可以用 sudo apt-get install cmake 安装。
5.安装lmdb
git clone
cd mdb/libraries/liblmdb
make
sudo make install
如果没有安装Git，也要用 sudo apt-get install git 来安装。
注：如果可以FQ，只用下面一句就可以安装gflags,glog和lmdb了，省了3,4,5这三步。
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
6.下载Caffe
git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
7.安装Caffe
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
因为这里没有gpu，所以需要设置Makefile.config文件中的CPU_ONLY:= 1，把这句的注释去掉就可以了。
然后编译
make all
make test
make runtest
安装好以后我们就可以试着在mnist上跑一下lenet了。
1.首先获取mnist数据
cd caffe
./data/mnist/get_mnist.sh
2.然后创建lenet
./examples/mnist/create_mnist.sh
注意一定要在caffe的根目录下运行以下命令，否则会报“ build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found”的错误，参见这里。
3.训练cnn
没有gpu的话要记得把caffe/examples/mnist/lenet_solver.prototxt中的solver_mode设置成solver_mode: CPU。然后在根目录下执行：
./examples/mnist/train_lenet.sh
准确率可以达到0.9912
因为caffe的tutorial上有很大一部分是Python的，所以后来又安装了一下python的接口。
1.首先安装python
2.安装pip
sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential
3.运行以下代码安装必要的依赖项：
sudo pip install -r ./python/requirements.txt
4.这里我运行了make clean以及其他编译的caffe的命令，重新编译了一次caffe，但我不确定是不是必须的。
5.在caffe的根目录下运行：
make pycaffe
这里遇到了一个问题：
virtual memory exhausted: Cannot allocate memory
make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1
按照这里的方法增加Linux虚拟机的内存就可以解决了。
6.把caffe/python的路径加到python路径中：
运行python进入python shell，然后运行下列命令：
import sys
sys.path.append("path/to/caffe/python/")
exit()
7. 这时候再次进入python shell，运行import caffe就没有报错了。