Caffe开发（1）：Ubuntu 16.04环境下caffe配置

1. 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://blog.csdn.net/ezhchai/article/details/52891014
   
   版本不太一致，安装方法没有区别。
2. 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。

1. 安装基本环境

sudo apt-get updatesudo apt-get install vim openssh-server git cmake cmake-qt-gui

可以参考我的博客 http://blog.csdn.net/ezhchai/article/details/52972064

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-devsudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-devsudo 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

在文件结尾添加

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.5sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so

查看文件和软链接情况

ls -al /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

拷贝头文件

sudo cp ./cudnn/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

1. 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/buildcd ./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 -j8sudo 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 ldconfigsudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfigsudo 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 -j8make runtest

安装pycaffe

sudo apt-get install python-numpymake pycaffe

编译通过后即完成caffe的安装