安装gpu驱动

1. 先查看gpu是否是英伟达的
   lspci | grep -i nvidia
   
2. 查看系统架构
   uname -m && cat /etc/*release // x86_64才能安装caffe

3. 安装nvidia驱动(如果没安装的话)
下载地址:http://www.geforce.cn/drivers`
   安装:

   sudo chmod +x NVIDIA**.run
   关闭X-Window，很简单：sudo service lightdm stop，然后切换到tty1：Ctrl+Alt+F1即可
   sudo ./NVIDIA.run开始安装，安装过程比较快，根据提示选择即可
   安装完毕后，重新启动X-Window：sudo service lightdm start，然后Ctrl+Alt+F7进入图形界面
   查看显卡驱动安装情况nvidia-smi

4. 注意
   有可能进入Ctrl+Alt+F1的过程黑屏，修正方式为

   编辑/etc/default/grub
   修改GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT的值为nomodeset
   更新grub：sudo update-grub
   重启

安装cuda

1. 查看gpu是否支持cuda(Compute Unified Device Architecture)，以及计算容量
   浏览网页查看https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
2. 如果本机gpu支持cuda，就可以安装cuda了
   下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
   

安装cudnn

1. 安装cuDNN(NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库)
   下载地址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download(需要注册)
   安装:

   // 拷贝cuDNN库文件到cuda目录下
   tar -zxvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz
   cd cuda
   sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
   sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
   
   //设置环境变量，在/etc/profile中添加CUDA环境变量
   sudo gedit /etc/profile
   //添加
   export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   
   //进入/usr/local/cuda/samples，执行下面的命令来build samples
   sudo make all -j4
   //全部编译完成后，进入 samples/bin/x86_64/linux/release，运行deviceQuery
   ./deviceQuery
   
   //如果出现显卡信息，则驱动及显卡安装成功

编译Caffe

1. 先安装caffe的依赖，这个参考https://github.com/su526664687/CVDaily/blob/master/caffe/ubuntu%E6%97%A0cuda%E5%AE%89%E8%A3%85caffe.md

2. 安装Caffe

   • 下载caffe git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
   • 在该目录下拷贝makefile配置文件 cp Makefile.config.example Makefile.config
   • makefile.config文件USE_CUDNN := 1 前面的“#”去掉

   • 编译

     make all
     make test
     make runtest

3. 注意
   如果遇到错误error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory，解决方法如下:

   cd /usr/local/cuda/lib64/
   sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
   sudo chmod 755 libcudnn.so.6.5.18 
   sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
   sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so

测试

cd caffe/
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
./examples/mnist/train_lenet.sh