Ubuntu中caffe安装

[一]硬件以及系统介绍：

1.1.显卡（getforce 10 系列－－GTX10ｘｘ，如GTX1060）

　　本解决方案使用的显卡类型为GTX1060，当然所有的getforce 10 系列－－－GTX10ｘｘ都可以。cuda7.5不支持getforce 10 系列以上的显卡，所以，那些安装有getforce 10 系列－－－GTX10以上的显卡的同学必须安装Cuda8.0，那些含有cuda7.5以及以下的教程将不再适用。

系统（主要是Linux）

　　我们先来看一看，Cuda8.0支持的系统和软件，如下图，Ubuntu16.04需要的gcc版本为5.3.1，而当Ubuntu16.04安装好之后，系统自带的gcc版本为5.4,所以gcc要重新安装，下面会有安装教程。

      也就是说不论你是那个版本的Linux系统只要在上面表里即可使用Cuda8.0，从上表中可以看出Ubuntu14.04和Ubuntu16.04都可以使用Cuda8.0。

1.2.OpenCV版本选择

　　　之前装了好几OpenCV3.1.0都失败了，找了半天原因，原来是OpenCV3.1.0对Cuda8.0兼容性不好。

     

　　由上图可知Cuda8.0出来的时间是２０１６年９月，而OpenCV3.1.0却是去年，OpenCV2.4.13是今年５月，兼容性比OpenCV3.1.0要好，所以我选择的是OpenCV2.4.13。

[二]NVIDIA显卡驱动安装

　　2.1有两种安装方式，第一种如下：

        选择附加驱动，点击后会有如下窗口弹出

        上面一项选择使用英伟达驱动，下面一项未知驱动为ｃｐｕ带的集成显卡选择下面的选项：不用这个设备，选完以后一定要点击”Apply Changes”也就是“应用改变”的按钮（右边的按钮）。

        安装完成以后要重启一下系统，然后在ｂａｓｈ里面输入：

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print ?

1. nvidia-settings  

    nvidia-settings

       显示如下结果表示安装成功，你可以在下面查看你的驱动版本

        2.2方案二：如果方案一行不通，可以自行安装驱动，从NVIDIA官网上下载驱动：

         http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn　如下图

         选择自己需要的版本和驱动，然后点击旁边绿色按钮“搜索”：

        点击绿色按钮“下载”

        2.2.2下载完成，打开终端，先删除旧的驱动：

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print ?

1. sudo apt-get purge nvidia*  

    sudo apt-get purge nvidia*

            2.2.3 禁用自带的 nouveau nvidia驱动 （很重要！）

              通过如下命令创建一个文件

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print ?

1. sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf  

    sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

              在文件内添加如下内容：

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print ?

1. blacklist nouveau  

    blacklist nouveau

[html] view plain copy

print ?

1. options nouveau modeset=0  

    options nouveau modeset=0

              更新一下

[html] view plain copy

print ?

1. sudo update-initramfs -u  

    sudo update-initramfs -u

      2.2.4重启系统至init 3（文本模式），也可先进入图形桌面再运行init 3进入文本模式，再安装下载的驱动就无问题，首先我们需要结束x-window的服务，否则驱动将无法正常安装

              关闭X-Window

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print ?

1. sudo service lightdm stop  

    sudo service lightdm stop

              切换到tty1控制台

[html] view plain copy

print ?

1. Ctrl+Alt+F1  

         Ctrl+Alt+F1

     　2.2.5.执行如下命令开始安装

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print ?

1. sudo ./NVIDIA.run  

    sudo ./NVIDIA.run

                        安装完成后重新启动X-Window

[html] view plain copy

print ?

1. sudo service lightdm start  

    sudo service lightdm start

                       然后Ctrl+Alt+F7进入图形界面

                      如果安装后驱动程序工作不正常，使用下面的命令进行卸载：

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print ?

1. sudo sh ~/NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run –uninstall  

    sudo sh ~/NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run --uninstall

       2.2.6检查是否安装成功，过程跟第一种方案一样，输入

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print ?

1. nvidia-smi  

        nvidia-smi

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print ?

1. nvidia-settings  

        nvidia-settings

　

[三]系统软件源设置并安装依赖包

     流程,分别操作：系统设置(system settings)—->软件与更新(software & update)—–>选择Ubuntu软件（Ubuntu software)选项卡。     来改变系统软件源为阿里的源。

     更新列表，打开终端输入如下命令

[html] view plain copy

print ?

1. sudo apt-get update  

     sudo apt-get update

        软件源更新完毕后，安装一些必要的依赖包，命令如下

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print ?

1. sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libboost-all-dev libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev  

     sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libboost-all-dev libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

        如果执行过程报出有一些包没有找到，如下图

        则更新列表，打开终端输入如下命令

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print ?

1. sudo apt-get update  

     sudo apt-get update

        软件源更新完毕后，重新安装这些必要的依赖包，命令如下

[html] view plain copy

print ?

1. sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libboost-all-dev libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev  

     sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libboost-all-dev libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

             此时就会安装成功！

[四]安装Anaconda

    anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好

      4.1.下载：anaconda的下载地址为：  https://www.continuum.io/downloads#linux  

 

        根据自己的需要选择不同的版本，但是推荐选择Python2.7的64位的。

       

       4.2.安装

           在终端中进入存放这你刚刚下载好的文件的目录（我的是/下载),然后执行如下命令进行安装：

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print ?

1. sudo ./Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh  

     sudo ./Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh

           输入回车键之后会有一段长长的须知，一直按Ctr+F直到须知展示完毕，然后输入yes继续执行

           这个时候，我们在家目录下新建一个/Software文件夹用存放以后自己安装的软件，当然包含anaconda，执行如下命令

[html] view plain copy

print ?

1. cd ~  

      cd ~

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print ?

1. mkdir Software  

      mkdir Software

              此时终端会提示你输入安装位置，你输入：/home/leijie/Software/anaconda2，然后继续安装

      

           直到最后安装成功，到这里anaconda就安装完成了，测试一下

[html] view plain copy

print ?

1. anaconda -V  

       anaconda -V

[五]cuda安装

     前言：一定要搞清楚你自己的显卡要装什么版本的驱动，以及支持的cuda版本。我的显卡支持cuda8.0

     ５.1.下载： 下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,然后根据自己的需要选择下载文件

               我下载的是.run文件，也推荐大家下载这种格式的。

    ５.2.GCC降级——->由文章的最开始，我们可以知道cuda8.0目前仅支持gcc5.3而ubuntu16.04自带的gcc版本为gcc5.4,所以要降级。

        ５.2.1.先查看你是否需要降级GCC

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print ?

1. gcc -v  

    gcc -v

          如果你的版本是5.3.1以下的就不用降级了，否则要降级gcc。

         ５.2.2.下载gcc5.3.0,下载地址为：https://pan.baidu.com/s/1cL2v62，下载好后，进入到该文件目录，执行如下操作：

[html] view plain copy

print ?

1. sudo tar -zxvf gcc-5.3.0.tar.gz  

       sudo tar -zxvf gcc-5.3.0.tar.gz

          ５.2.3.进入到gcc目录：

[html] view plain copy

print ?

1. cd gcc-5.3.0/  

      cd gcc-5.3.0/

          ５.2.4.下载依赖项(网络不好的话可能慢点，慢慢等吧)：

[html] view plain copy

print ?

1. sudo ./contrib/download_prerequisites  

      sudo ./contrib/download_prerequisites

          ５.2.5. 新建一个编译的文件夹，并进入该文件夹：

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print ?

1. sudo mkdir build  

      sudo mkdir build

[html] view plain copy

print ?

1. cd build/  

      cd build/

          ５.2.6.生成makefile文件：

[html] view plain copy

print ?

1. sudo ../configure –enable-checking=release –enable-languages=c,c++ –disable-multilib  

      sudo ../configure --enable-checking=release --enable-languages=c,c++ --disable-multilib

          ５.2.7.编译，编译过程有点长，请耐心等待：

[html] view plain copy

print ?

1. sudo make -j4  

      sudo make -j4

          ５.2.8.安装：

          编译结束以后，我们就可以执行安装了：

[html] view plain copy

print ?

1. sudo make install  

       sudo make install

           ５.2.9.查看是否成功

[html] view plain copy

print ?

1. gcc –version  

       gcc --version

[html] view plain copy

print ?

1. g++ –version  

       g++ --version

        

     ５.3安装cuda

      gcc降到5.3之后，可以直接来安装了cuda了，进到你下载好的cuda-8.0的run文件目录，运行如下命令：

     

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print ?

1. sudo ./cuda_8.0.44_linux.run  

    sudo ./cuda_8.0.44_linux.run

     这时便进入的声明的界面，你可以连续按Ctr+f向下阅读直到结尾，也可以按Ctr+C跳过阅读，直接到选择接受与否的位置

                输入接受：accept;  然后回车。具体应该怎么输入请按照如下图片的指示来操作，原因：第一次不安装的是英伟达驱动，因为我们之前已经安装过了，第二次不安装是更新，也不用安，安装了麻烦。

               由于我第一遍输错了，所以我又重新安装了一遍，这一次的操作如下图：

                 如果出现下图的结果，表明你已经安装成功了，虽然有一个警告和一个特别注意但是不影响结果

          从上图可是，下载的例子里面是缺少一些支持库的，现在我们安装这些库：

[html] view plain copy

print ?

1. sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev  

     sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

          从上图可以看出来，有一个特别注意，所以我们做如下配置：打开.bashrc来进行配置，命令如下

[html] view plain copy

print ?

1. sudo vim ~/.bashrc  

      sudo vim ~/.bashrc

         并将如下的几行内容复制的到.bashrc文件的最下面

[html] view plain copy

print ?

1. export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}&nbsp;&nbsp;</span></span></li></ol></div><pre><code class="language-html"> export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}</code></pre><div class="dp-highlighter bg_html"><div class="bar"><div class="tools"><b>[html]</b> <a href="#" rel="nofollow" class="ViewSource" title="view plain" onclick="dp.sh.Toolbar.Command('ViewSource',this);return false;">view plain</a><span data-mod="popu_168"> <a href="#" rel="nofollow" class="CopyToClipboard" title="copy" onclick="dp.sh.Toolbar.Command('CopyToClipboard',this);return false;">copy</a><div style="position: absolute; left: 771px; top: 16363px; width: 16px; height: 16px; z-index: 99;"><embed id="ZeroClipboardMovie_37" src="https://csdnimg.cn/public/highlighter/ZeroClipboard.swf" loop="false" menu="false" quality="best" bgcolor="#ffffff" name="ZeroClipboardMovie_37" allowscriptaccess="always" allowfullscreen="false" type="application/x-shockwave-flash" pluginspage="http://www.macromedia.com/go/getflashplayer" flashvars="id=37&amp;width=16&amp;height=16" wmode="transparent" width="16" height="16" align="middle"></div><div style="position: absolute; left: 771px; top: 16363px; width: 16px; height: 16px; z-index: 99;"><embed id="ZeroClipboardMovie_138" src="https://csdnimg.cn/public/highlighter/ZeroClipboard.swf" loop="false" menu="false" quality="best" bgcolor="#ffffff" name="ZeroClipboardMovie_138" allowscriptaccess="always" allowfullscreen="false" type="application/x-shockwave-flash" pluginspage="http://www.macromedia.com/go/getflashplayer" flashvars="id=138&amp;width=16&amp;height=16" wmode="transparent" width="16" height="16" align="middle"></div></span><span data-mod="popu_169"> <a href="#" rel="nofollow" class="PrintSource" title="print" onclick="dp.sh.Toolbar.Command('PrintSource',this);return false;">print</a></span><a href="#" rel="nofollow" class="About" title="?" onclick="dp.sh.Toolbar.Command('About',this);return false;">?</a></div></div><ol start="1" class="dp-xml"><li class="alt"><span><span>export&nbsp;</span><span class="attribute">LD_LIBRARY_PATH</span><span>=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}&nbsp;&nbsp;</span></span></li></ol></div><pre><code class="language-html"> export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
   [html] view plain copy

   print ?

   1. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda  

         export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

   
   
   
   

   
             然后设置环境变量和动态链接库，在命令行输入：

   [html] view plain copy

   print ?

   1. sudo vim /etc/profile  

         sudo vim /etc/profile

             在打开的文件末尾加入：

   [html] view plain copy

   print ?

   1. export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH&nbsp;&nbsp;</span></span></li></ol></div><pre><code class="language-html"> export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH          保存之后，创建链接文件：
      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf  

            sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

                在打开的文件中添加如下语句：
      [html] view plain copy

      print ?

      1. /usr/local/cuda/lib64  

            /usr/local/cuda/lib64

                然后执行如下命令使得链接立即生效：
      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo ldconfig  

            sudo ldconfig

               现在重启电脑！
      
      
      

               现在就开始测试一下看看cuda是否安装成功吧！输入如下命令打开测试的代码位置：

      [html] view plain copy

      print ?

      1. cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery  

            cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

               编译这些代码：
      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo make -j4  

            sudo make -j4

               执行代码
      [html] view plain copy

      print ?

      1. ./deviceQuery  

           ./deviceQuery

               如果出现如下结果—显卡的配置信息，恭喜你，这就证明你成功的安装了cuda

      
      

      
      

      [六]cuDNN安装

            cuDNN深度学习加速的一些库。下载地址为：https://developer.nvidia.com/cudnn

           ６.1.下载

              打开网站，如下图，需要注册一个账户，因为下载的时候需要,然后下载，流程如下图：
      

      
      

      
      

      
      

      
      

             ６.2下载后解压

      [html] view plain copy

      print ?

      1. tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz  

          tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

             执行如下操作：
      [html] view plain copy

      print ?

      1. cd cuda/include/  

          cd cuda/include/

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/  

          sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

      [html] view plain copy

      print ?

      1. cd ../lib64/  

          cd ../lib64/

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/  

          sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/

      [html] view plain copy

      print ?

      1. cd /usr/local/cuda/lib64/  

          cd /usr/local/cuda/lib64/

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5  

          sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5  

          sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so  

          sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

      
      
            执行完之后，cuDNN算是安装完成了
      
      [七]OpenCV2.4.13安装
            ７.1下载

              下载地址：http://opencv.org/ 也可以从网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1qXT7is0
      

      
      

           ７.2安装相关依赖项：
      

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev libatlas-base-dev gfortran  

          sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev libatlas-base-dev gfortran

           ７.3配置编译opencv的环境

          

           配置opencv，在这里使用cmake-gui进行配置，，后面会介绍。
           先安装cmake-gui，直接在终端输入cmake-gui会有提示的：
         

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo apt-get install cmake-qt-gui  

          sudo apt-get install cmake-qt-gui

           ７.4解压这个下载的文件，在解压后的文件夹下新建一个opencv-debug文件夹：
      

      [html] view plain copy

      print ?

      1. unzip opencv-2.4.13.zip  

          unzip opencv-2.4.13.zip

      [html] view plain copy

      print ?

      1. cd opencv-2.4.13/  

          cd opencv-2.4.13/

      [html] view plain copy

      print ?

      1. mkdir opencv-debug  

          mkdir opencv-debug

      [html] view plain copy

      print ?

      1. cd opencv-debug/  

          cd opencv-debug/

      
          ７.5配置cmake
            执行如下命令
      

      [html] view plain copy

      print ?

      1. cmake-gui  

          cmake-gui

           点击configure出现下面的界面，cmake中configure的作用就是能够读出系统已经安装的相关文件，然后进行generate：
      

      
      

              ７.6编译安装，
                 编译 时间可能有点长，耐心等待。 还是在刚刚的cd的那个文件夹opencv2-4-13-debug下执行：
      

      [html] view plain copy

      print ?

      1. make -j8  

          make -j8

      
      

             
               要是中途出现了一些问题是与cuda有关的，打开opencv下面那个cmakelist文件把with_cuda设置为OFF，如下图，之后再cmake，再编译。 
      

      
      

              安装opencv,安装时间可能有点长，耐心等待。
      

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo make install  

          sudo make install

      
      

            
           ７.7环境变量配置
              安装成功后还需要设置opencv的环境变量,打开文件
      

      [html] view plain copy

      print ?

      1. sudo gedit /etc/profile  

          sudo gedit /etc/profile

      　　在最后一行输入如下内容：
      

      [html] view plain copy

      print ?

      1. export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH&nbsp;&nbsp;</span></span></li></ol></div><pre><code class="language-html"> export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH
         　　
         

         
         

         
         　　执行下列命令, 使环境变量立即生效
         

         [html] view plain copy

         print ?

         1. source /etc/profile  

             source /etc/profile

         　　设置lib库路径，打开文件
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf  

             sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

                opencv的库一般安装在’/usr/local/lib’文件夹下，在文件内添加
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. /usr/local/lib  

             /usr/local/lib

                执行下列命令使之立刻生效
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo ldconfig  

             sudo ldconfig

                经过上面的流程，这样就可以在eclipse里或者qtcreator里用opencv了。 不过要配置号相应的路径和lib文件。
         　　
         　７．８验证是否安装成功
                对opencv的sample进行编译并运行，依次执行如下代码
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. cd opencv-2.4.13/samples/c  

             cd opencv-2.4.13/samples/c

         [html] view plain copy

         print ?

         1. ./build_all.sh  

             ./build_all.sh

         [html] view plain copy

         print ?

         1. ./facedetect –cascade=“/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml” –scale=1.5 lena.jpg  

             ./facedetect --cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --scale=1.5 lena.jpg

         　　如果出现lena的图片就证明成功了！
         
         
         
         
         
         
         
         [八]Caffe安装配置
         　８．１下载
         　　　github下载地址：https://github.com/BVLC/caffe  网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1bpqsnZD
         　　　下载好以后解压，如下图
         
         
         
         
         
         
               ８.2Makefile.config配置
         　　你会看到其中有一个文件叫Makefile.config.example.这个文件是官方给出了编译的“模板”，我们可以直接拿过来小小的修改一下就行。复制下面的命令把名字改为Makefile.config
         
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         print ?

         1. sudo cp Makefile.config.example Makefile.config  

             sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

         　你会发现下面多了一个Makefile.config的文件
         
         
         
         
         　　打开这个文件并且修改(我这里用的是sublime，你可以换成其他的编辑器比如vim)：
         　　如果你没有安装sublime，可以参考我写的教程安装：http://blog.csdn.net/leijiezhang/article/details/53725710
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo subl Makefile.config  

             sudo subl Makefile.config

         
         　　你能够看到如下编辑窗口：
         
         
         
         
         　　　

         　　　　然后根据个人情况修改文件：
         　　　　　1.若使用cudnn，则将#USE_CUDNN := 1修改成： USE_CUDNN := 1 （就是去掉注释的‘#’号）

         　　　　　2.若使用的opencv版本是２的，则将#OPENCV_VERSION := ３ 修改为：OPENCV_VERSION := ２

         　　　　　3.若要使用python来编写layer，则将#WITH_PYTHON_LAYER := 1修改为WITH_PYTHON_LAYER := 1

         　　　　　4.要是你是用的anaconda的话，还需要改一些地方
         

         
         
         
         　　　把之前的PYTHON_INCLUDE加上注释，把ANACONDA_HOME以及下面的PYTHON_INCLUDE 都去掉，并且改为如下图最终的样子。注意：ANACONDA_HOME后面是anaconda的安装位置，根据自己的情况不同而不同。其中$(HOME)就是你的家目录
         
         
         
         
         　　　5.重要 :
         　　　　将# Whatever else you find you need goes here.下面的
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE)&nbsp;/usr/local/include&nbsp;&nbsp;</span></span></li></ol></div><pre><code class="language-html"> INCLUDE_DIRS :=$(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
            [html] view plain copy

            print ?

            1. LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB)&nbsp;/usr/local/lib&nbsp;/usr/lib&nbsp;&nbsp;</span></span></li></ol></div><pre class="html" name="code" style="display: none;"> LIBRARY_DIRS :=$(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib　　　　修改为：
               
               [html] view plain copy

               print ?

               1. INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE)&nbsp;/usr/local/include&nbsp;/usr/include/hdf5/serial&nbsp;&nbsp;</span></span></li></ol></div><pre class="html" name="code" style="display: none;"> INCLUDE_DIRS :=$(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
                  [html] view plain copy

                  print ?

                  1. LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB)&nbsp;/usr/local/lib&nbsp;/usr/lib&nbsp;/usr/lib/x86_64-linux-gnu&nbsp;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial&nbsp;&nbsp;</span></span></li></ol></div><pre class="html" name="code" style="display: none;"> LIBRARY_DIRS :=$(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
                     　　　(因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化)
                     
                     　８．３修改makefile文件
                     
                     　　打开makefile文件
                     
                     [html] view plain copy

                     print ?

                     1. sudo subl Makefile  

                         sudo subl Makefile

                     　　将(大概409行的样子)：
                     
                     [html] view plain copy

                     print ?

                     1. NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX)&nbsp;-Xcompiler-fPIC&nbsp;$(COMMON_FLAGS)  

                         NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)

                     　　替换为：
                     
                     [html] view plain copy

                     print ?

                     1. NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX)&nbsp;-Xcompiler&nbsp;-fPIC&nbsp;$(COMMON_FLAGS)  

                         NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

         
         

         　　在Makefile文件的第大概181行，把 hdf5_hl和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和hdf5_serial，即
         将：
         

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         print ?

         1. LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5  

             LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

         
         　　改为：
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial  

             LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

         　　
         
         　８．４编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h
         　　执行如下命令，开始编辑host_config.h　
         
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         print ?

         1. sudo subl /usr/local/cuda/include/host_config.h  

             sudo subl /usr/local/cuda/include/host_config.h

         　　将其中的第115行注释掉：
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. #error– unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!  

             #error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!

         　　改为：
         
         [html] view plain copy

         print ?

         1. //#error– unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!  

             //#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!

         
         

         　　
         　８．４编译
         　　　编译之前，先安装编译需要的库：
         

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libatlas-base-dev  

             sudo apt-get install libatlas-base-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libprotobuf-dev  

             sudo apt-get install libprotobuf-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libleveldb-dev  

             sudo apt-get install libleveldb-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libsnappy-dev  

             sudo apt-get install libsnappy-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libopencv-dev  

             sudo apt-get install libopencv-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libboost-all-dev  

             sudo apt-get install libboost-all-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libhdf5-serial-dev  

             sudo apt-get install libhdf5-serial-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libgflags-dev  

             sudo apt-get install libgflags-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install libgoogle-glog-dev  

             sudo apt-get install libgoogle-glog-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install liblmdb-dev  

             sudo apt-get install liblmdb-dev

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install protobuf-compiler  

             sudo apt-get install protobuf-compiler

         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo apt-get install cmake  

             sudo apt-get install cmake

                接下来进行编译（在解压的文件夹下)：
         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo make all -j8  

             sudo make all -j8

                然后就编译好了
         
         
         
         
         
                 再测试一下：
         [html] view plain copy

         print ?

         1. sudo make test  

             sudo make test

         　　可能有个缓慢的编译过程，然后出现如下如所示的界面
         
         
         
         
         　　到此，所有需要安装的都已经安装好了！关键是遇到问题去解决问题，不要慌，越努力越幸运。
         
         
         
         
         
         

      
      

      
      

      参考网站：

      http://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/53035989

      http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889
      

      http://www.cnblogs.com/jinggege/p/5877326.html

      http://blog.csdn.net/sunxianliang1/article/details/50723086
      

      另外补充几个网址，方便各位查看
      

      cuda的官方文档：http://docs.nvidia.com/cuda/

      ｎｖｃｃ介绍的官方文档：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#axzz4SsuDPfdq
      

      ｃｕｄａ开发包介绍的官方文档：http://docs.nvidia.com/cuda/#axzz4SsuDPfdq
      

      还有ｃｕｄａ８．０安装的官方文档：http://blog.csdn.net/u012581999/article/details/52433609http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#axzz4SsuDPfdq
      

           
      

      　　　　　　
      

       
      

       
      

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