参考博客https://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762，该博客写的很详细，为我安装过程提供了很大的帮助，感谢！本文是在安装cuda这儿做了一些改动，没有进入文本模式安装，算是一些小小的改进吧。
硬件条件：Intel5+nvidia，默认Ubuntu16.04系统已装成功
系统设置>>软件和更新，将源代码打勾，服务器站点>>选择最佳服务器，关闭
1、安装相关依赖包
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-dev
sudo apt-get install git cmake build-essential
确保依赖包全部安装成功。
2、禁用nouveau
由于是台式机，将系统设置>>软件和更新>>附加驱动，改为“使用nvidia binary driver”（不改后面安装会出错，但是感觉会和后面cuda安装时的驱动有冲突）
禁用掉 nouveau 后才能顺利安装 NVIDIA 显卡驱动，首先打开文件/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ，
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
文件中无内容，写入
blacklist nouveau option nouveau modeset=0
保存，关闭。
3、配置环境变量
执行
sudo gedit ~/.bashrc
在文件最后写入
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
保存，关闭。
4、下载并安装cuda8.0
（1）进入官网 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
选择相应类型然后下载
（2）将下载后的包放在主目录下，该目录下执行：
sudo sh 文件名
出现0%信息，长按空格键或enter，使进度增至100%，按照操作提示，除了安装driver时输n，其他都输y
执行：
sudo gedit ~/.bashrc
文件最后加入以下两行：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并关闭。
再执行：
source ~/.bashrc
使配置生效。
（3）验证是否安装成功
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
如果出现
证明安装成功。
5、安装cuDNN
登陆官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下载对应cuda和linux系统版本的cuDNN，不过需要注册，也可以从我的百度网盘下载，
链接：https://pan.baidu.com/s/1eO8Pf6cHWk7tMkVhvUD7vQ
提取码：937l
下载完成后解压，得到一个 cudn 文件夹，该文件夹下include 和 lib64 两个文件夹，命令行进入 cudn/include 路径下，然后进行以下操作：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
命令行进入 cudn/lib64 路径下，运行以下命令：
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接
安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功，若出现以下信息则表示安装成功：
6、安装opencv
进入官网http://opencv.org/releases.html
我选择3.4.0，点击sources下载，解压到你要安装的位置，命令行进入已解压的文件夹 opencv-3.4.0 目录下，执行：
mkdir build # 创建编译的文件目录
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. make -j8 #编译
如果下载的是其他版本，如3.1.0，make -j8命令编译到90%左右的时候可能会出现graphcut相关错误，这是由于opecv3.1与cuda8.0不兼容导致的。解决办法：
修改 /opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp 文件内容，如图：（图片源于网络，原博链接附在本文开头）
编译成功后安装：
sudo make install #安装
安装完成后通过查看 opencv 版本验证是否安装成功：
pkg-config --modversion opencv
或者执行python>>import cv2，没错误说明安装成功。
如果仍显示没有该模块，下载opencv-python，下载步骤：
- 安装pip3(使用python3)
sudo apt install python-pip3
- 用pip3安装opencv-python
pip3 install opencv-python
就可以导入cv2了。
在后边用到opencv时，还有可能会出现问题，如：
“error while loading shared libraries:libopencv_highgui.so…2.4 linux”，是由于opencv的路径没有配置好，需要给系统加入opencv库的环境变量，也就是库存放的位置和，但不是opencv解压路径，具体操作步骤为：
- 打开文件/etc/ld.so.conf，
sudo gedit /etc/ld.so.conf
- 在文件中加一行
include /use/local/lib
- 打开bash.bashrc文件
sudo gedit /etc/bash.bashrc
- 在文件末尾加入：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
- 然后运行source /etc/bash.bashrc
就可以正常运行了。
如果想安装非caffe的其他框架，到这儿就结束了。
7、安装caffe
在你要安装的路径下复制下载git：
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
（1）复制 Makefile.config.example 文件并更名为 Makefile.config，修改 Makefile.config 文件，执行以下命令在 caffe 目录下打开该文件：
sudo gedit Makefile.config
然后进行以下修改：
- 使用cuDNN：
将
#USE_CUDNN := 1
修改成：
USE_CUDNN := 1
- 使用opencv3
将
#OPENCV_VERSION := 3
修改为：
OPENCV_VERSION := 3
- 使用 python 接口
将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1
修改为
WITH_PYTHON_LAYER := 1
- 修改 python 路径
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 := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
（2）修改 caffe 目录下的 Makefile 文件：
- 将：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
- 将：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改为：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
- 修改 /usr/local/cuda/include/host_config.h 文件 :
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!
（3）在 caffe 目录下执行 ：
make all -j8
编译成功后可运行测试：
sudo make runtest -j8
执行成功的界面如上图（图片源于网络）