caffe编译安装（ Ubuntu16.04.3+cuda8.0+opencv3.3.0+anaconda3）

一、安装显卡驱动

Ubuntu16.04.3在系统设置里可以直接安装NVIDIA驱动。

System Settings ->Software & Updates->Additonal Drivers->NVIDIA Corporation->Using NVIDIA binary driver ……

选择好之后点击Apply Changes，如果提示需要Secure boot，则按提示设置密码，之后重启时注意选择Secure boot， 并按提示输入密码。重启完成后，驱动便安装完毕。

二 、安装cuda8.0

虽然cuda9.0已经发布，但很多类库还不支持，所以推荐安装cuda8.0。

在NVIDIA官网下载cuda8.0，注意下载run文件格式。地址：https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

cuda需要安装OpenGL

sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-devsudo apt-get install freeglut3-devsudo apt-get install libglew-dev libsdl2-dev libsdl2-image-dev libglm-dev libfreetype6-dev

终端输入上述命令即可。

进入下载好的.run文件的目录，执行

sudo sh cuda_8.0.44_linux.run

安装cuda时注意不要安装驱动，其他选择yes即可。

配置环境变量：

sudo vim ~/.bashrcexport PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}:wqsource ~/.bashrc

创建链接文件：
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
在打开的文件中添加如下语句：
/usr/local/cuda/lib64
然后执行
sudo ldconfig
使链接立即生效。

三、使用cudnn

下载cudnn，需要注册NVIDIA账号，地址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载完cudnn5.0之后进行解压，cd进入cudnn5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/    #复制头文件
再将cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：
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.5.0.5 libcudnn.so.5  #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so      #生成软链接

四、安装anaconda3

官网下载anaconda3，地址：https://www.continuum.io/downloads/

下载好后执行：

bash ~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

五、编译安装opencv3.3.0

安装依赖：

sudo apt-get install --assume-yes libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev libtbb-dev libqt4-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils unzipsudo apt-get install build-essential cmake gitsudo apt-get install ffmpeg libopencv-dev libgtk-3-dev python-numpy python3-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libv4l-dev libtbb-dev qtbase5-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils unzip

下载opencv并解压，在解压后的文件夹中：

mkdir build   #新建一个build文件夹，编译的工程都在这个文件夹里cd buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D PYTHON_EXECUTABLE=/path/to/anaconda3/bin/python3 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/path/to/anaconda3/include/python3.6m -DPYTHON_LIBRARY=/path/to/anaconda3/lib/libpython3.6m.so -DPYTHON_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/path/to/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/include ..

注意把PYTHON_EXECUTABLE，PYTHON_INCLUDE_DIR，PYTHON_LIBRARY，PYTHON_NUMPY_INCLUDE_DIRS中的目录换成自己安装的anaconda的目录。

然后：

make -j4#开始编译sudo make installsudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'sudo ldconfig

六、编译caffe

安装依赖：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install -y libatlas-base-dev sudo apt-get install -y libboost-all-dev sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev sudo apt-get install -y python-pip sudo apt-get install -y python-dev sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy

下载caffe

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git  //从github上git caffe

然后

cd caffe //打开到刚刚git下来的caffe sudo cp 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 sudo vim Makefile.config //打开Makefile.config文件

修改以下内容：

#取消以下注释USE_CUDNN := 1OPENCV_VERSION := 3WITH_PYTHON_LAYER := 1#将Python有关目录修改为PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.6m      #这里需要建立boost_python3链接，方法见参考资料ANACONDA_HOME := /path/to/anaconda3           #改成自己anaconda的路径PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \                $(ANACONDA_HOME)/include/python3.6m \                $(ANACONDA_HOME)/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/includePYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/libLINKFLAGS := -Wl,-rpath,$(ANACONDA_HOME)/lib#最后修改INCLUDE_DIRS，LIBRARY_DIRSINCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serialLIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

然后修改makefile文件

NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)


然后再大概181行的地方做修改
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
替换为
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5 opencv_core opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_highgui

之后

make all -j4make test -j4make runtestmake pycaffe

参考资料

Ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.1+caffe+anaconda安装，双显卡
Ubuntu16.04+cuda8.0+caffe安装教程
注意：安装cuda时，不要修改/etc/profile，所有的环境变量均写在~/.bashrc里，修改前者容易出现系统错误。

libEGL.so.1 不是符号连接

运行cuda sample出现找不到GL*.h的情况，安装opengl可以解决。

ubuntu 16.04 上opengl 的安装以及例子程序编译执行

有关opencv安装的问题

【OpenCV】编译OpenCV时，FFmpeg或ippicv下载不成功的解决方案
opencv/opencv_3rdparty
ubuntu16.04安装opencv3.1.0问题

Install OpenCV for python3

Cmake is not able to find Python-libraries

Installing openCV in anaconda3 - Python.h: No such file or directory

Ubuntu下编译caffe
error while loading shared libraries: xxx.so.x" 错误的原因和解决办法

出现boost_python相关问题时参考，建立libboost_python3.so时，在/usr/lib/x86_64-linux-gnu目录下即可：
在 python3.5 下使用 Caffe Using Caffe with Python3.5

出现undefined reference to `inflateValidate@ZLIB_1.2.9'时参考：
Caffe 编译错误记录

出现Warning! ***HDF5 library version mismatched error***可以参考
在Matlab中使用Caffe出现HDF5 library version mismatched error的解决办法
在https://support.hdfgroup.org/ftp/HDF5/releases/找到适合的HDF5版本下载安装。
建议下载安装错误提示中header的版本，并且安装到提示中General Information 下 Installation point 的位置。