ubuntu16.04安装caffe

CUDA安装（包括nvidia显卡驱动和cuda库文件）：

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA?架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA?的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。

$ sudo  add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install nvidia-367 nvidia-settings nvidia-prime

$ nvidia-settings

sudo md5sum cuda_7.5.18_linux.run     检验结果与源文件的md5sum比较。

$ chmod 777 cuda_7.5.18_linux.run
$ sudo ./cuda_7.5.18_linux.run --override 

===========
= Summary =
===========

Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-7.5
Samples:  Installed in /usr/local/cuda-7.5, but missing recommended librarie

$ tar zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz 

$ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/     #复制头文件

$ 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
$ sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

$ sudo gedit /etc/profile

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

$ sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

/usr/local/cuda/lib64

$ sudo ldconfig

$ cd /usr/local/cuda-7.5/include
$ sudo cp host_config.h host_config.h.bak   #备份编译头文件
$ sudo gedit host_config.h

#if __GNUC__ > 5 || (__GNUC__ == 5 && __GNUC_MINOR__ > 9)

#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

#endif /* __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 9) */

$ cd /usr/local/cuda/samples
$ sudo make all -j4
$ cd /usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release
$ sudo ./deviceQuery

BLAS安装与配置

$ cd ~/Downloads/
$ tar zxvf parallel_studio_xe_2016_update3.tgz   #解压下载文件
$ chmod 777 parallel_studio_xe_2016_update3 -R   #获取文件权限
$ cd parallel_studio_xe_2016_update3/
$ sudo ./install_GUI.sh

$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf

/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64

$ sudo ldconfig

OpenCV3.1.0安装与配置(感觉有问题)

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

$ unzip opencv-3.1.0.zip
$ cd opencv-3.1.0
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

$ cd ~/Downloads/
$ mv ippicv_linux_20151201.tgz opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e/ 
$ vim opencv-3.1.0/CMakeLists.txt 

set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -D_FORCE_INLINES") 

$ cd opencv-3.1.0/build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
$ make -j4       #四核运算
$ sudo make install

Python安装与配置

$ bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh

$ sudo gedit ~/.bashrc    
export PATH="/home/jeson/anaconda2/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/home/jeson/anaconda2/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

$ ipython

matlab的安装与配置

$ cd matlab2014/
../../article/20220623/file.html

$ sudo ./install

$ cd ~/matlab2014/Crack/Linux/
$ sudo cp libmwservices.so /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/

caffe的安装和配置

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
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 --no-install-recommends 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
sudo apt-get install -y libopencv-dev

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

cd caffe    //打开到刚刚git下来的caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config //make指令只能make Makefile.config
sudo gedit Makefile.config      //打开Makefile.config文件

OPENCV_VERSION := 3    #取消注释符号#,应用opencv3
BLAS := mkl   #BLAS库应用英特尔的mkl
#注释第66行自带的python
ANACONDA_HOME := /home/jeson/anaconda2  #将具体anaconda2路径写入
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
		  $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
		  $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \   #PYTHON_INCLUDE之前的注释#去掉，以及之后两行前的#也去掉
PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/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 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a

\\首先执行下面两句话：
find . -type f -exec sed -i -e 's^"hdf5.h"^"hdf5/serial/hdf5.h"^g' -e 's^"hdf5_hl.h"^"hdf5/serial/hdf5_hl.h"^g' '{}' \;
cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
\\然后根据情况执行下面两句：
sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
\\注意：这里的10.1.0和10.0.2根据不同的系统可能对应的数字会不同，比如在ubuntu16.04中其数字就是10.1.0.
\\具体的数字可以在输入命令时候使用tab键补全查看

NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

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

$ sudo gedit ～/.bashrc

export LD_LIBRARY_PATH="/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH”

sudo ldconfig #编译立即生效

make all -j4
make test -j4
make runtest

这里runtest会报错如下：解决方法是在～/.bashrc文件末尾添加输入一行，具体如下：

sudo gedit ~/.bashrc
export MKL_CBWR=AUTO     #打开的文件末尾加入该行，然后保存退出。
sudo ldconfig            #编译立即生效 

make clean
make all -j4
make test -j4
make runtest

正确结果是如下：
如果编译没有报错，则基本没问题。在运用anaconda和matlab时都需要修改相应的内容。
anaconda需要将caffe头文件进行链接：

$ sudo gedit ~/.bashrc

export PYTHONPATH="/home/jeson/caffe/python:$PYTHONPATH"

sudo ldconfig
make pycaffe
make distribute
ipython
import caffe

cd /usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/
sudo mv libstdc++.so.6 libstdc++.so.6_back
sudo ldconfig
cd ~/caffe/
make matcaffe
make mattest

出现下图说明编译正确：
测试matlab打开./caffe/matlab/+caffe/private，看有没有生成一个caffe的mex文件，可以运行+test文件夹里面的程序测试。
至此，暂时应该算是安装完成。