1.安裝CUDA 8.0

安裝CUDA之前，先檢查機器是否安裝了NVIDIA驅動。使用命令

nvidia-smi

nvidia-settings

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev

安裝NVIDIA的367版本的驅動。

下面開始安裝CUDA 8.0。登陸CUDA官網：點選開啟連結下載對應版本的安裝檔案，如下圖所示

選擇deb(local),雖然runfile(local)也可以，但是安裝deb更簡單一些。

上面也同時給出了安裝命令：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

cd Downloads

2.配置Caffe

安裝好CUDA之後，就可以配置Caffe了。

(1)通過下面的命令安裝protobuf，leveldb，snappy，OpenCV，hdf5，boost依賴庫

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-dev

(2)安裝BLAS庫

sudo apt-get install libatlas-base-dev
 

(3)接著是gflags, glog和lmdb

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

(4)獲取Caffe原始碼

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

cd caffe

cp Makefile.config.example Makefile.config

make all
make test
make runtest

src/caffe/layers/hdf5_data_layer.cpp:13:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory

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/

make all
make test
make runtest

3.測試Caffe

最後我們通過MNIST資料集測試新安裝的Caffe是否可以執行。在caffe路徑下執行

./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh

./examples/mnist/train_lenet.sh

本文參考了以下連結：

補充：

在配置caffe的時候我參考了很多網上的資料，很多人說配置之前應該先把gcc的版本降低為4.x.x的版本，因為caffe不支援高版本的gcc。但是，針對我的具體情況：Ubuntu 16.04, CUDA 8.0, gcc 5.4.0, Matlab R2016b，在配置caffe的時候並不需要降低gcc的版本，直接用5.4.0的即可。剛開始我聽信了這些建議，先把gcc降為4.x.x的版本，反而一直報錯。後來再改為原來的版本，並按照上面的步驟執行就成功了。在這裡也算是總結了一個教訓。