dawei
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。
安装硬件： intel i5 + NVIDIA 740 M
安装流程细分为如下10个步骤，细化步骤粒度更易避免出错：
1、安装依赖包
2、禁用 nouveau
3、配置环境变量
4、下载 CUDA 8.0
5、安装 CUDA 8.0
6、验证 CUDA 8.0 是否安装成功
7、安装 cudnn
8、安装 opencv3.1
9、安装 caffe
10、安装 pycaffe notebook 接口环境
第1步 安装依赖包
安装后续步骤或环境必需的依赖包，依次输入以下命令:
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 sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev sudo apt-get install git cmake build-essential
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有一定几率安装失败而导致后续步骤出现问题，所以要确保以上依赖包都已安装成功，验证方法就是重新运行安装命令，如验证 git cmake build-essential是否安装成功共则再次运行以下命令：
sudo apt-get install git cmake build-essential
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界面提示如下则说明已成功安装依赖包，否则继续安装直到安装成功。
yhao@yhao-X550VB:~$ sudo apt-get install git cmake build-essential 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 build-essential 已经是最新版 (12.1ubuntu2)。 cmake 已经是最新版 (3.5.1-1ubuntu3)。 git 已经是最新版 (1:2.7.4-0ubuntu1.1)。 下列软件包是自动安装的并且现在不需要了： lib32gcc1 libc6-i386 使用'sudo apt autoremove'来卸载它(它们)。 升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 94 个软件包未被升级。
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第2步 禁用 nouveau
安装好依赖包后需要禁用 nouveau，只有在禁用掉 nouveau 后才能顺利安装 NVIDIA 显卡驱动，禁用方法就是在 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件中添加一条禁用命令，首先需要打开该文件，通过以下命令打开：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
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打开后发现该文件中没有任何内容，写入：
blacklist nouveau option nouveau modeset=0
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保存时命令窗口可能会出现以下提示：
** (gedit:4243): WARNING **: Set document metadata failed: 不支持设置属性 metadata::gedit-position
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无视此提示～，保存后关闭文件，注意此时还需执行以下命令使禁用 nouveau 真正生效：
sudo update-initramfs -u
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第3步 配置环境变量
同样使用 gedit 命令打开配置文件：
sudo gedit ~/.bashrc
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打开后在文件最后加入以下两行内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
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保存退出。
第4步 下载 CUDA 8.0–》9.0
进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，依次选择 CUDA 类型然后下载即可。
第5步 安装 CUDA 8.0–》9.0
第四步下载的1.4G的 CUDA中包含有 nvidia 显卡驱动，故此步骤 CUDA 的安装包括了 nvidia 显卡驱动的安装，此时注意你是否已经安装过 nvidia 显卡驱动，若无法保证已安装的 nvidia 显卡驱动一定正确，那就卸载掉之前安装的 nvidia 显卡驱动（卸载方法链接)，然后开始安装 CUDA 8.0；若可以保证已安装正确的 nvidia 显卡驱动，则直接开始安装 CUDA 8.0，在安装过程中选择不再安装 nvidia 显卡驱动。
为了方便开始安装过程的路径查找，把下载的 CUDA 安装文件移动到 HOME 路径下，然后通过 Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，输入帐号密码登录，通过 Ctrl + Alt + F7 可返回图形化模式，在文本模式登录后首先关闭桌面服务：
sudo service lightdm stop
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然后通过 Ctrl + Alt + F7 发现已无法成功返回图形化模式，说明桌面服务已成功关闭，注意此步对接下来的 nvidia 驱动安装尤为重要，必需确保桌面服务已关闭。
Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，然后运行 CUDA 安装文件进行安装，之前我们已经把 CUDA 安装文件移动至 HOME，直接通过 sh 命令运行安装文件即可：
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --no-opengl-libs
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其中 cuda_8.0.61_375.26_linux.run 是我的 CUDA 安装文件名，而你需替换为自己的 CUDA 安装文件名，若此时忘记可直接通过 ls 文件查看文件名，这也是我建议把 CUDA 安装文件移动到 HOME 下的另一个原因。
执行此命令约1分钟后会出现 0%信息，此时长按回车键让此百分比增长，直到100%，然后按照提示操作即可，先输入 accept ，然后让选择是否安装 nvidia 驱动，这里的选择对应第5步开头，若未安装则输入 “y”，若确保已安装正确驱动则输入“n”。
剩下的选择则都输入“y”确认安装或确认默认路径安装，开始安装，此时若出现安装失败提示则可能为未关闭桌面服务或在已安装 nvidia 驱动的情况下重复再次安装 nvidia 驱动，安装完成后输入重启命令重启：
reboot
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重启后登录进入系统，配置 CUDA 环境变量，与第3步相同，使用 gedit 命令打开配置文件：
sudo gedit ~/.bashrc
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在该文件最后加入以下两行并保存：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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使该配置生效：
source ~/.bashrc
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第6步 验证 CUDA 8.0 是否安装成功–》9.0
分别执行以下命令：
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery
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若看到类似以下信息则说明 cuda 已安装成功：
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GT 740M"
CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 3.5
Total amount of global memory: 2004 MBytes (2100953088 bytes)
( 2) Multiprocessors,(192) CUDA Cores/MP: 384 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 1032 MHz (1.03 GHz)
Memory Clock rate: 800 Mhz
Memory Bus Width: 64-bit
L2 Cache Size: 524288 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536),2D=(65536,65536),3D=(4096,4096,4096)
Maximum Layered 1D Texture Size,(num) layers 1D=(16384),2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size,(num) layers 2D=(16384,16384),2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,z): (1024,1024,64)
Max dimension size of a grid size (x,z): (2147483647,65535,65535)
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels: No
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery,CUDA Driver = CUDART,CUDA Driver Version = 8.0,CUDA Runtime Version = 8.0,NumDevs = 1,Device0 = GeForce GT 740M
Result = PASS
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