一、TX2中caffe的安装
平台：英伟达NVIDIA TX2开发板 环境：Ubuntu16.04， python2.7，cuda8.0，cudnn6.0.2. OpenCV 2.4.13.1
准备工作：
1. 了解TX2。最重要的一点是：它用的arm结构，是aarch-linux，不是x86_64-linux，也不是i386-linux。这里附官方简介：
http://www.nvidia.cn/object/embedded-systems-dev-kits-modules-cn.html
安装过程：
1. 安装各种包以及依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-de
2. 安装python
sudo apt-get install python-pip 安装pip
这里我们用pip安装一些python需要的依赖包，不过为了避免各种问题，也可以通过apt-get安装，反正我这两种方式都安装了一遍(-.-)
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
3. 安装Opencv（TX2已经自带，检查后可跳过这一步）
查看opencv版本：
pkg-config --modversion opencv
若没有跳出opencv的版本，则需安装opencv：
sudo apt-get install -y libopencv-dev
4. 安装Cuda（TX2已经自带，检查后可跳过这一步）
查看cuda版本：
cat /usr/local/cuda/version.txt
若没有跳出cuda的版本，则需手动安装cuda：
这里附安装连接：https://blog.csdn.net/jonms/article/details/79318566
5. 安装Cudnn（需要手动安装，不可跳过）
A. 确定已经安装的Cuda版本，以Cuda9.0为例，到官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载相应的库文件（下载前需要登录网站，因此需要进行注册）PS:一定要去官网下载对应的版本，不要图省事去什么网盘之类的，只有才是最安全的。
B. 进入下载目录并解压
cd /home/nvidia/Downloads
sudo tar xvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
C. 复制头文件和动态链接库
cd cuda
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
cd /usr/local/cuda/lib64/
ls -a（查看libcudnn版本；很多地方需要根据文件的版本然后操作，后面不再提示）
sudo chmod +r libcudnn.so.7.1.2
后面很多地方需要查看文件名称。学会使用 ls -a（查看当前目录下所有文件）
D. 创建软连接
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.1.2 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
6. 安装Caffe
A. 下载caffe
cd ~
mkdir git //在home下新建一个git文件夹，用来存放那些从github上git下来的文zong件
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git //从github上git caffe
B. 开始安装
cd caffe //打开到刚刚git下来的caffecp Makefile.config.example Makefile.config
//将Makefile.config.example的内容复制到Makefile.config
//因为make指令只能make Makefile.config文件，而Makefile.config.example是caffe给出的makefile例子
修改Makefile.config文件（根据技术选型和系统硬件）：
1）去掉USE_CUDNN := 1 前面的注释
2）去掉USE_OPENCV := 0 前面的注释，并将0修改为1
3）去掉OPENCV_VERSION := 2.7前面的注释
4）去掉CUSTOM_CXX := g++ 前面的注释
5）在CUDA_ARCH := 后前两行即有*_20和*_21的两行前面添加#最终效果为
//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 := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/aarch64-linux-gnu /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial
//这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改
修改Makefile文件
打开Makefile文件，做如下修改，将：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC$(COMMON_FLAGS)
替换为：
425行： NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -shared -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
（-shared -Xcompiler 各自前面都要加空格，否则会出错）
在Makefile文件中找到：
LIBRARIES +=glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5 hl hdf5
把它改成：
181行： LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
C. 为hdf5创建链接
\\首先执行下面这句话：
cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu
\\这里笔者被坑了很多次，网上几乎所有的教程都是x86_64,给出的是cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu，然而TX2并没有这个文件，浪费了笔者很多时间；
笔者没有找到用aarch架构的caffe安装文章，故写下了此博客
\\然后根据情况执行下面两句：
sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
\\注意：这里的10.1.0和10.0.2根据不同的系统可能对应的数字会不同，比如在ubuntu15.10中其数字就是8.0.2.
\\具体的数字可以在打开的文件中查看对应文件后面跟的数字
PS：查看当前目录下文件，用ls -a
D. Make各种文件
cd .. \\此时位置应该处于caffe文件夹下
make all -j8 //j4代表计算机cpu有4个核，因此可以多线程一起make，这样make的速度会快很多。
make test -j8
make runtest -j8 (运行出现下图：)
make pycaffe //如果以后用python来开发的话必须执行这一句，一般不管你是否用python，都会执行这一句
export PYTHONPATH=~/caffe/python:$PYTHONPATH
make distribute
如果执行到这里，那恭喜你，caffe安装完毕；如果没有执行到这里，那很正常，遇到问题不要怕，认真阅读报错信息，多百度谷歌，笔者也遇到了很多问题，卡在了make all -j4上，下面贴出可能会遇到的问题。
caffe安装错误汇总
1. opencv出问题
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `cv::imread(cv::String const&, int)'
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `cv::imencode(cv::String const&, cv::_InputArray const&, std::vector<unsigned char, std::allocator<unsigned char> >&, std::vector<int, std::allocator<int> > const&)'
先检查你的opencv版本：
pkg-config --modversion opencv
这种问题很有可能是你的系统中使用的是opencv3，但是你的Makefile.config中没有将OPENCV_VERSION := 3这一句取消注释。
其次，取消注释后还没有解决，则可能是opencv_imgcodecs链接的问题，比较有效的解决方案如下：
把opencv需要的lib添加到Makefile文件中，找到LIBRARIES（在PYTHON_LIBRARIES := boost_python python2.7 上面）并修改为：
LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy \
lmdb boost_system hdf5_hl hdf5 m \
opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs
2. Hdf5出问题
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:567: recipe for target '.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3' failed
make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3] Error
Lhdf5出问题有很多原因，需要逐一排查：
a. Makefile.config
认真核对Makefile.config里面的内容，尽量不要手敲，直接复制
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/aarch64-linux-gnu /usr/lib/aarch64-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
c. 软连接
软连接创建出错，只需打开对应目录，创建移除原有链接，创建新链接即可：
find . -type f -exec sed -i -e 's^"hdf5.h"^"hdf5/serial/hdf5.h"^g' -e 's^"hdf5_hl.h"^"hdf5/serial/hdf5_hl.h"^g' '{}' \;
cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu
sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
\\注意：这里的10.1.0和10.0.2根据不同的系统可能对应的数字会不同，比如在ubuntu15.10中其数字就是8.0.2.
\\具体的数字可以在打开的文件中查看对应文件后面跟的数
Ps：学会用dpkg -S libhdf5.so查看看是否有libhdf5.so；没有需安装：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
3. Cudnn出问题
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/lib/libcudnn.so.6.5 is not a symbolic link
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/lib64/libcudnn.so.6.5 is not a symbolic link
这是软连接创建有问题，libcudnn.so.不是一个符号链接，打开对应目录，创建移除原有链接，创建新链接即可
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.1.2 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
或者出现这个问题：
NVCC src/caffe/layers/deconv_layer.cu
NVCC src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu
src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu(81): error: argument of type "cudnnAddMode_t" is incompatible with parameter of type "const void *"
detected during instantiation of "void caffe::CuDNNConvolutionLayer<Dtype>::Forward_gpu(const std::vector<caffe::Blob<Dtype> *, std::allocator<caffe::Blob<Dtype> *>> &, const std::vector<caffe::Blob<Dtype> *, std::allocator<caffe::Blob<Dtype> *>> &) [with Dtype=float]"
这是cudnn没有安装成功，原因可能是：
没有去官网下载与cuda版本相对应的cudnn，建议去官网重新下载，按照上面教程重新进行安装；
也有可能是软连接的问题，移除原有软连接重新创建即可。
上述所有方案都不行的话，可以试一试这个：
cd home/nvidia/Downloads
cd cuda/include
sudo cp *.h /usr/local/include/
cd ../lib64
sudo cp lib* /usr/local/lib/
cd /usr/local/lib
sudo chmod +r libcudnn.so.7.1.2
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.1.2 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
4. cuda计算能力警告
如果在编译时产生了CUDA计算能力的警告，解决的方式是将Makefile.config文件的CUDA_ARCH的前两行去掉。
参考：
https://blog.csdn.net/dhaduce/article/details/80155121
https://www.jianshu.com/p/e78c5c321248?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg