深度学习环境安装注意事项01（Ubuntu16.04+caffe+1060（6G））

1：显卡驱动安装

1）https://www.geforce.com/drivers 去官网找驱动下载安装

2）直接在软件与更新中驱动更新安装。（最新的版本不一定是最适合的）

2：cuda安装

1）这个链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 找需要的版本下载

2）使用sudo sh xx.run进行安装

注意第一个选项，根据自己需求是否使用旧版本的驱动。

3）环境变量配置。〜/ .bashrc和/etc/profile

3：cuda samples测试

去这里面测试下，一般没错

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo ./deviceQuery

4：cudnn安装

就是把cudnn里面的文件复制到cuda对应的文件夹里。include和lib64（加些二进制文件，使gpu高效）

4：opencv安装

1）尝试过两个教程，只有这一个没出错http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285

2）关于gcc，g++。编译没出错就不要降级，默认5.4的版本可以用。另外：gcc 5.0以上版本的gcc关联链接都是gcc-5（即如gcc 5.4关联gcc链接应为gcc-5，而不是gcc-5.4），而不像gcc4.9关联是gcc-4.9.

3）关于nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning)类似的问题，这是由于现在已经弃用sm20、21，所以在Makefile.config文件中找到CUDA_ARCH 将前面两行删除即可。

5：caffe 安装

这个简单，我就不拾人牙慧了。给个链接http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285

6：测试caffe

这就得注意了。在测试时，记得看下nvidia-smi，并对比cpu，cuda，cudnn三者下的测试速度。如果出现显存并没明显改变，测试速度没有理想的那么快。那么说明你的GPU根本就没收到你调用的命令。其中一个问题是cuda driver和runtime 版本不一致！！回看第3步的sudo ./deviceQuery。cuda driver version 9.0，cuda runtime version 8.0。此时就是显卡驱动版本过高，cuda8.0对应驱动版本375比较好。