电脑配置
- OS：Ubuntu16.04
- CPU:E5 2630 v4 (2.2GHz * 10)
- Memory:DDR4 2600 RECC 16G*4
- GPU:NVIDIA Titan XP *2
安装过程
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1.安装相关依赖项
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sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev2.安装NVIDIA驱动
（1）查找并下载驱动
https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=cn 根据自己显卡型号查找对应驱动
（2）安装驱动
安装之前先卸载已经存在的驱动版本：
sudo apt-get remove --purge nvidia*
若电脑是集成显卡（NVIDIA独立显卡忽略此步骤），需要在安装之前禁止一项：
sudo service lightdm stop
执行以下指令安装驱动：
sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367 #注意在这里指定自己的驱动版本！
安装完成之后输入以下指令进行验证：
sudo nvidia-smi
若列出了GPU的信息列表则表示驱动安装成功。
3.安装CUDA
CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。
（1）下载CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
当然是选择local的runfile啦
（2）安装CUDA
下载完成后执行以下命令：
sudo sh cuda_8.0.27_linux.run
注意：执行后会有一系列提示让你确认，但是注意，有个让你选择是否安装nvidia361驱动时，要选否：
（3）测试CUDA的sammples
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo ./deviceQuery4.配置cuDNN
在nvidia官网注册账号并下载cudnn ，cuda8.0 推荐配cudnn5.1
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载之后进行解压，cd进入cuDNN5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件再将cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so
5.安装opencv
从opencv官网下载，opencv源码包 https://opencv.org/releases.html，推荐opencv3.4.4。
cd ~/opencv
mkdir build
cd build配置：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..编译：
make -j20安装：
sudo make install6.配置caffe
- 将终端cd到要安装caffe的位置
- 从github上拉取caffe:
BVLC版：
git clone https://github.com/BVLC/caffe.gitMSRA版：
git clone https://github.com/Microsoft/caffe.git- 因为make指令只能make Makefile.config文件，而Makefile.config.example是caffe给出的makefile例子，因此，首先将Makefile.config.example的内容复制到Makefile.config：
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config- 打开并修改配置文件：
sudo gedit Makefile.config #打开Makefile.config文件根据个人情况修改文件：
a.若使用cudnn，则
将
#USE_CUDNN := 1
修改成：
USE_CUDNN := 1
b.若使用的opencv版本是3的，则
将
#OPENCV_VERSION := 3
修改为：
OPENCV_VERSION := 3
c.若要使用python来编写layer，则
将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1
修改为
d. 重要的一项 :
将# Whatever else you find you need goes here.下面的
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改为：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径.
- 修改makefile文件
打开makefile文件，做如下修改：
将：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)- 编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h
将其中的第115行注释掉：
将
#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
改为
//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!- 编译
make all -j20 #根据自己电脑CPU的线程数来定啦- 编译成功后可运行测试：
sudo make runtest -j20- 编译pycaffe
sudo make pycaffe -j8