Caffe 安装配置步骤:
1，安装开发所需的依赖包
sudo apt-get install build-essential # basic requirement
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler #required by caffe
2，安装CUDA 7.0
离线.deb安装，官网下载deb文件，切换到下载的deb所在目录，执行下边的命令
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
然后重启电脑：
sudo reboot
3，安装cuDNN
下载cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgz
tar -zxvf cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgz
cd cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc (cuda目录)
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ (切换到lib64目录)
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ （切换到include目录）
更新软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7.0
sudo ln -s libcudnn.so.7.0.58 libcudnn.so.7.0
sudo ln -s libcudnn.so.7.0 libcudnn.so
4，设置环境变量
在/etc/profile中添加CUDA环境变量
sudo gedit /etc/profile
在文件后面加入PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export PATH 保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效
source /etc/profile
同时需要添加lib库路径： 在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf, 过程如下
vi /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
写入/usr/local/cuda/lib64打开编辑器，按i进入插入模式写入/usr/local/cuda/lib64然后：wq保存,执行下列命令使之立刻生效
sudo ldconfig
5，安装CUDA SAMPLE
进入/usr/local/cuda/samples, 执行下列命令来build samples
sudo make all –j8
整个过程大概10分钟左右, 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
6，安装Intel MKL 或Atlas
安装命令
sudo apt-get install libatlas-base-dev
7，安装OpenCV
- 下载安装脚本
- 进入目录 Install-OpenCV/Ubuntu/2.4
- 执行脚本
sh sudo ./opencv2_4_10.sh
8，安装Caffe所需要的Python环境
网上介绍用现有的anaconda，我反正不建议，因为路径设置麻烦，很容易出错，而且自己安装很简单也挺快的。 首先需要安装pip
sudo apt-get install python-pip
再下载caffe，我把caffe放在用户目录下，安装git
sudo apt-get install git
cd回到home目录
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git （注意版本，可能获得版本存在问题，可以直接去caffe社区下载最新版本）
再转到caffe的python目录，安装scipy
cd caffe/python
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
最后安装requirement里面的包，需要root权限
sudo su
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
如果提示报错，一般是缺少必须的包引起的，直接根据提示 pip install
exit
9，编译Caffe
终于来到这里了
进入caffe-master目录，复制一份Makefile.config.examples
cp Makefile.config.example Makefile.config
修改其中的一些路径，保存退出
编译
make all -j4
make test
make runtest
10，编译Python wrapper
make pycaffe
11，安装 matlab
降级安装gcc4.7 g++4.7 因为matlab编译只支持到4.7
sudo apt-get install –y gcc-4.7 sudo apt-get install –y g++-4.7
cd /usr/bin
sudo rm gcc sudo ln –s gcc-4.7 gcc
sudo rm g++ sudo ln –s g++-4.7 g++
gcc –version 查看版本号
编译Matlab wrapper
make matcaffe
12, 切换cuda版本
在/usr/local里有cuda的版本信息以及一个cuda的软连接，在需要切换不同cuda版本时候可以简单地更改软连接指向
sudo rm /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0 /usr/local/cuda
13, 遇到的问题
“fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录”解决方法
在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
或者
Cannot find -lhdf5_hl and -lhdf5 :
CXX src/caffe/util/hdf5.cpp
AR -o .build_release/lib/libcaffe.a
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:563: recipe for target '.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3' failed
make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3] Error 1
-- +INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
-- +LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
++ +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/hdf5/serial/
cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
sudo ln -s libhdf5_serial.so.8.0.2 libhdf5.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.8.0.2 libhdf5_hl.so
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