環境：Ubuntu 14.04

1.首先需要安裝python3.6環境和numpy，因為Ubuntu14.04預設安裝為python2.7，在此需要藉助pyenv進行python版本管理

以下為安裝python3.6&&pip3&&numpy

$ git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
$ exec $SHELL -l

$ sudo apt-get install libc6-dev gcc

$ sudo apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm

安裝python：
$ pyenv install 3.6.1 -v

更新資料庫：
$ pyenv rehash

檢視當前已經安裝的python版本
$ pyenv versions
* system (set by /home/seisman/.pyenv/version)
3.6.1
星號代表是當前系統正在使用的python版本

設定全域性的python版本
$ pyenv global 3.6.1
$ pyenv versions
system
* 3.6.1 (set by /home/seisman/.pyenv/version)

安裝pip3：
$ sudo apt-get install python3-pip
pyenv rehash
$ pip3 install numpy

$ pip3 install scipy

2.安裝cuda7.5和cudnn

ctrl+alt+F1(tty1)(如果進入tty1失敗可以編輯/etc/default/grub修改GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT的值為nomodeset更新grub：sudo update-grub重啟)
輸入使用者名稱密碼
sudo service lightdm stop(如果下面程式安裝出錯重新進入tty1需再次執行該命令)
chmod +x ./cuda_7.5_linux_run
./cuda_7.5_linux_run
REMEMBER: Do not install openGL
sudo reboot　
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libboost-all-dev
sudo apt-get update
extracting cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgz
cd cuda/lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda-7.5/lib64/
cd ../include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda-7.5/include/
sudo ldconfig

sudo reboot

3.安裝Pytorch 0.3.0 and Torchvision 0.2.0

進入http://pytorch.org/下載基於cuda7.5和python3.6的pytorch並通過以下命令安裝

pip install torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

進入https://github.com/pytorch/vision下載0.2.0版vision（目前通過git clone https://github.com/pytorch/vision下載的vision為0.2.1版本，訓練時會報錯，只能手動找到0.2.0版本）

cd vision//進入vision目錄

python setup.py install//安裝vision

cd Person_reID_baseline_pytorch-master//進入person_reid目錄

python prepare.py//修改檔案內path，進行訓練圖片準備階段

訓練命令：python train.py --gpu_ids 0 --name ft_ResNet50 --train_all --batchsize 32  --data_dir /home/hyzn/Market-1501-v15.09.15/pytorch