- 安装Ubuntu16.04系统
下载Ubuntu16.04 Desktop版本 https://www.ubuntu.com/download
Ubuntu安装可参考我的博客，http://www.jb51.cc/article/p-pntjumus-bpw.html
版本不太一致，安装方法没有区别。 - 安装NVIDIA显卡驱动
下载NVIDIA驱动http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
根据自己的情况选取，下载即可。
安装显卡驱动首先要修改下权限，可以采用
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-378.13.run
以确保可以运行，当然777是没必要的，不过为了方便也就这样了~
当然也可以sudo apt-get install nvidia-xxx安装驱动，不过我的显卡1080Ti比较新，此时还不支持这样做。
显卡安装要在命令行界面下运行，关闭X Server，因此首先Ctrl+Alt+F2进入命令行界面，
获取root权限，
sudo su
关闭XServer，
init 3
安装驱动，
./ NVIDIA-Linux-x86_64-378.13.run
根据提示完成安装，reboot 即可完成安装
安装完成后，可通过nvidia-smi命令查看显卡信息，也可通过NVIDIA X Server Settings来观看显卡信息。
- 安装基本环境
sudo apt-get update
sudo apt-get install vim openssh-server git cmake cmake-qt-gui
可以参考我的博客 http://www.jb51.cc/article/p-zeygkjtz-bpw.html
4. 安装CUDA
下载cuda安装包 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下载文件为cuda_8.0.61_375.26_linux.run，同样chmod 777即可
安装cuda依赖库：
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
安装cuda
./cuda_8.0.61_375.26_linux.run
安装完成后，修改环境变量
gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存文件后，执行
source ~/.bashrc
令环境变量更改后生效
5. 安装CUDNN
下载cudnn https://developer.nvidia.com/cudnn
解压缩后文件夹名为cuda，为了区分，我将文件夹名改为cudnn，并chmod –R 777修改了整个文件夹的权限。将cudnn/lib64以下的软链接文件libcudnn.so和libcudnn.so.5删除。然后拷贝库文件并设置软链接，执行
sudo cp ./cudnn/lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.5.1.10 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.5
sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so
ls -al /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
拷贝头文件
sudo cp ./cudnn/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
- 安装OpenCV
下载OpenCV http://opencv.org/opencv-3-2.html
Ubuntu安装需要下载源码进行编译
下载后解压缩至~/ opencv-3.2.0目录，并chmod –R 777修改了整个文件夹的权限。
安装OpenCV依赖项
sudo apt-get install liblapacke-dev checkinstall
建立build目录
mkdir ./opencv-3.2.0/build
cd ./opencv-3.2.0/build
依次进行cmake，make和make install过程
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j8
sudo make install
完成安装后，执行
pkg-config --modversion opencv
查看OpenCV版本
7. 安装Caffe
下载caffe
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
解压缩至~/caffe目录。
这里需要修改Makefile，Makefile.config和系统的host_config.h文件
配置方法网上写的很多，我不再赘述，可以参考
http://www.2cto.com/kf/201610/552429.html
为了方便配置，我将文件写好，放在资源中，供下载后直接使用
http://download.csdn.net/detail/ezhchai/9807167
下载文件后，将Makefile，Makefile.config和host_config.h文件拷贝到~/caffe目录下，并chmod –R 777修改了整个文件夹的权限。
进入~/caffe目录，依次执行拷贝命令
sudo cp host_config.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfig
然后编译caffe
make -j8
make runtest
安装pycaffe
sudo apt-get install python-numpy
make pycaffe
编译通过后即完成caffe的安装
