Installation 在Mac上安装caffe没有带anaconda的cpu，找不到-lboost_python3的库

我希望有人能对这种情况提供任何线索，因为我一整天都在试图解决这个问题，到目前为止，这是一个挑战

我在执行caffe安装时收到以下错误，make all命令。错误：

LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0
ld: library not found for -lboost_python3
clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation)
make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0] Error 1

我已经检查过是否安装了boost，事实上我已经安装了boost、boostpython和boost-python3。但是，我不知道应该在何处以及如何指定路径，以便caffe能够识别文件夹所在的位置

我正在尝试指定boost-python3的路径，但它没有被识别。我的Makefile.config在下面，以防有帮助。我正在尝试在没有gpu的MacBookPro上安装caffe，并与python3.7和Anaconda一起使用。我已经用brew安装了boost（所有的东西似乎都在Cellar文件夹中，我的anaconda3文件夹中也有boost，但那里没有boost-python3）

顺便说一下，该文件夹名为boost-python3，但示例Makefile.config使用boost\u python3。我想他们的意思是一样的，没有弄乱我的路径规范

## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
# Contributions simplifying and improving our build system are welcome!

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
# USE_CUDNN := 1

# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
CPU_ONLY := 1

# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
# USE_OPENCV := 0
# USE_LEVELDB := 0
# USE_LMDB := 0
# This code is taken from https://github.com/sh1r0/caffe-android-lib
# USE_HDF5 := 0

# uncomment to allow MDB_NOLOCK when reading LMDB files (only if necessary)
#   You should not set this flag if you will be reading LMDBs with any
#   possibility of simultaneous read and write
# ALLOW_LMDB_NOLOCK := 1

# Uncomment if you're using OpenCV 3
# OPENCV_VERSION := 3

# To customize your choice of compiler, uncomment and set the following.
# N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX is clang++
# CUSTOM_CXX := g++

# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
# On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via
# "sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit" then use this instead:
# CUDA_DIR := /usr

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.
# For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.
# For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
        -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
        -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
        -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
        -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
        -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
        -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
        -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
        -gencode arch=compute_61,code=compute_61

# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := atlas
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas
# BLAS_LIB := /path/to/your/blas

# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path
BLAS_INCLUDE := $(shell brew --prefix openblas)/include
BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib

# This is required only if you will compile the matlab interface.

##请参阅http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
#欢迎为简化和改进我们的构建系统做出贡献！
#cuDNN加速开关（取消注释以使用cuDNN构建）。
#使用_CUDNN:=1
#仅CPU开关（取消注释以生成不支持GPU的版本）。
仅CPU_:=1
#取消注释以禁用IO依赖项和相应的数据层
#使用_OPENCV:=0
#使用_LEVELDB:=0
#使用_LMDB:=0
#此代码取自https://github.com/sh1r0/caffe-android-lib
#使用_HDF5:=0
#在读取LMDB文件时取消注释以允许MDB_NOLOCK（仅在必要时）
#如果要使用任何格式读取LMDB，则不应设置此标志
#同时读写的可能性
#允许\u LMDB\u NOLOCK:=1
#如果您使用的是OpenCV 3，请取消注释
#OPENCV_版本：=3
#要自定义编译器的选择，请取消注释并设置以下内容。
#注意：Linux的默认值是g++，OSX的默认值是clang++
#自定义_CXX:=g++
#CUDA目录包含我们需要的bin/和lib/目录。
CUDA_DIR:=/usr/local/CUDA
#在Ubuntu 14.04上，如果cuda工具通过
#“sudo apt get install nvidia cuda toolkit”然后改用以下方法：
#CUDA_DIR:=/usr
#CUDA体系结构设置：与它们一起使用。
#对于CUDA<6.0，请注释*_50至*_61行的兼容性。
#对于CUDA<8.0，请注释*_60和*_61行的兼容性。
#对于CUDA>=9.0，请注释*_20和*_21行以了解兼容性。
CUDA_ARCH:=-gencode ARCH=compute_20，code=sm_20\
-gencode arch=compute_20，code=sm_21\
-gencode arch=compute_30，code=sm_30\
-gencode arch=compute_35，code=sm_35\
-gencode arch=compute_50，code=sm_50\
-gencode arch=compute_52，code=sm_52\
-gencode arch=compute_60，code=sm_60\
-gencode arch=compute_61，code=sm_61\
-gencode arch=compute_61，code=compute_61
#BLAS选择：
#atlas for atlas（默认）
#mkl代表mkl
#开放给OpenBlas
布拉斯：=阿特拉斯
#自定义（MKL/ATLAS/OpenBLAS）include和lib目录。
#保留注释以接受您选择的BLAS的默认值
#（哪个应该有用）！
#BLAS_INCLUDE:=/path/to/your/BLAS
#BLAS_LIB:=/path/to/your/BLAS
#Homebrew将openblas放在不在标准搜索路径上的目录中
BLAS_INCLUDE:=$（shell brew——前缀openblas）/INCLUDE
BLAS_LIB:=$（shell brew——前缀openblas）/LIB
#只有在编译matlab接口时，才需要这样做。