Ubuntu 16.04 安裝CUDA8.0+Cudnn6.0+TensorFlow+Caffe安裝
參考部落格：
Ubuntu16.04 Caffe 安裝步驟記錄（超詳盡）：http://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762
ubuntu16.04安裝caffe：http://blog.csdn.net/u011272513/article/details/52103453#
環境說明：
1）Ubuntu 16.04：ubuntu-16.04.3-desktop-amd64.iso
2）採用CUDA 8.0 ：cuda_8.0.44_linux.run
3）Cudnn 6.0：cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
4）TensorFlow
5）Caffe
6）Python 2.7
7）pip 9.0.1
具體安裝步驟：
一：CUDA 8.0安裝
（包括NVIDIA顯示卡驅動和CUDA庫檔案）
通過英偉達安裝包來分別安裝庫的驅動程式而不是使用apt-get 來安裝。如果只有CPU，則可以跳過這步。
1）開啟終端，加入官方PPa源：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
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2）按enter鍵確認，之後更新軟體庫並安裝最新驅動
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367 nvidia-settings nvidia-prime
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Note：該Ubuntu 映象檔案在sudo apt-get update 時報錯，解決方法：
輸入命令：sudo apt-get purge libappstream3
之後再次執行 sudo apt-get update命令就正常了。
3)安裝完成後，通過命令檢視是否安裝成功
nvidia-settings
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此時，安裝完成後，要重啟電腦，有如下效果則安裝完成，否則就說明安裝有問題，嘗試關閉UEFI保護試試。
4）從官網上下載CUDA 8.0檔案，下載cuda_8.0.44_linux.run檔案，將其放至~/CUDA資料夾下，cd命令進入該檔案所在目錄，進行MD5檢驗，確保安裝包正常。
sudo md5sum cuda_8.0.44_linux.run
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5)檢驗正確後，輸入如下程式碼安裝（第一行修改檔案許可權，第二行執行檔案安裝）：
chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run
sudo ./cuda_8.0.44_linux.run --override
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執行程式碼後，跳出相關資訊，左下方出現–更多–(0%) 這樣，
一直按Enter鍵直到跳到100%結束退出，接下來要求輸入相關配置命令，如下圖，注意別弄錯了，第二行配置詢問是否要安裝NVIDIA影象驅動器時，一定要選n,否則系統會報錯，具體如下圖：
安裝完成後出現如下說明安裝正確：
二、Cudnn 6.0安裝
注意下載的版本為：cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
其中CUDA對應的5.1版本，在後面安裝TensorFlow時會出現問題。
1）進入檔案所在目錄進行解壓：
tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
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2)解壓後有個cuda檔案，內有include 和 lib64兩個檔案，進入include資料夾，執行如下命令：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include
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再cd切換進lib64資料夾，執行如下命令：
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
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3）進入複製後的動態連結庫進行新的連結：
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6
sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.s.6
sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so
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注意：此處Cudnn版本不一樣，後面的序號也會有差別，建議用補全鍵進行檔案補全。
4）設定環境變數和動態連結庫：
sudo gedit /etc/profile
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在開啟的檔案末尾加上（“=”前後不要有空格）
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
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儲存之後建立連結檔案：
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
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按下鍵盤i進行編輯：
/usr/local/cuda/lib64
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按下Esc鍵，輸入：wq儲存退出。
最後在終端輸入以下命令使該連結生效：
sudo ldconfig
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5)使用sample裡面的例子來測試還需要編譯。進入用例檔案進行編譯（注意執行第二部命令時需要較長時間是正常現象）：
cd /usr/local/cuda/samples
sudo make all -j4
cd /usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release
sudo ./deviceQuery
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執行命令後出現如下資訊，則說明顯示卡驅動和cuda安裝成功。
三、TensorFlow安裝
直接執行命令：
sudo pip install pip --upgrade //對pip進行版本升級
sudo pip install tensorflow-gpu //安裝GPU版的tensorFlow
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確認是否安裝成功：
python
import tensorflow as tf
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如下圖片：
注意，Ubuntu16.04，預設pip版本為8.0，而TensorFlow安裝需要版本為pip 9.0.1
另外，由於pip安裝為國外檔案下載，所以下載速度會很慢，在安裝過程中，注意換源或則執行如下方法：
報錯如下：
ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host=’pypi.python.org’, port=443): Read
解決辦法一：
加大超時時間：pip --default-timeout=100 install -U pip
解決辦法二：
在～目錄下，建一個.pip的目錄：
mkdir .pip
cd .pip
gedit pip.conf
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在檔案中寫入以下內容，儲存並關閉（選用的豆瓣源）：
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
trusted-host = pypi.douban.com#沒有這句會包warning
disable-pip-version-check = true #版本不檢查
timeout = 120#超時時間設定
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四、caffe安裝
1.安裝各種依賴包
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 --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
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2.下載caffe
cd ~
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git //從github上git caffe
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3.安裝配置caffe
cd caffe //開啟到剛剛git下來的caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config //make指令只能make Makefile.config
sudo gedit Makefile.config //開啟Makefile.config檔案
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4.配置檔案修改（看英文提示根據具體修改）：
1）應用cudnn
將
#USE_CUDNN :=1
修改成：
USE_CUDNN := 1
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2)應用opencv版本
將
#OPENCV_VERSION := 3
修改為：
OPENCV_VERSION := 3
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3）使用python介面
將
#WITH_PYTHON_LAYER := 1
修改為
WITH_PYTHON_LAYER := 1
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4）修改python路徑：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
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修改為：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
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5）修改caffe目錄下的Makefile檔案：
將：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
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替換為：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
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將：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
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改為：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
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6）最後進入caffe目錄，進行編譯
cd caffe
make all -j4
make test -i4
make runtest
make pycaffe
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正確結果如下：
如果編譯沒有報錯，則基本沒有問題。
7）相關庫安裝：
首先要安裝python介面依賴庫，在caffe根目錄的python資料夾下，有一個requirements.txt的清單檔案，上面列出了需要的依賴庫，安裝這個清單安裝就可以。
在安裝scipy庫的時候，需要fortran編譯器,如果沒有這個編譯器就會報錯，因此，可以先安裝以下。
首先進入 caffe/python 目錄下，執行安裝程式碼：
sudo apt-get install gfortran
for req in $(cat requirements.txt);
do sudo pip install $req;
done
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之後，執行以下命令：
sudo pip install -r requirements.txt
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就會看到，安裝成功的，都會顯示Requirement already satisfied, 沒有安裝成功的，會繼續安裝。
注意如果有如下問題：
No module named caffe,
解決辦法一：
終端中輸入
sudo gedit /etc/profile
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在最後新增：
export PYTHONPATH=/home/yp/caffe/python:$PYTHONPATH
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儲存退出後，在終端輸入：
source /etc/profile
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解決辦法二：
sudo gedit ~/.bashrc
#add the folling line
export PYTHONPATH=/path/to/caffe-master/python:$PATHONPATH
source ~/.bashrc
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解決辦法三：
每次寫程式碼的時候，都直接將caffe的路徑加入即可，只要caffe安裝成功，其他都是小問題
import sys
sys.path.append('/path/to/caffe-master/python')
import caffe
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8)安裝jupyter:
sudo pip install jupyter
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安裝完成後，執行notebook
jupyter notebook
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或
ipython notebook
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出現如下畫面：
9)驗證是否安裝正確：
python
import caffe
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轉載自https://blog.csdn.net/u013401766/article/details/78559495