经过两天坚持不懈，终于在Ubuntu16.04系统上将caffe成功配置。过程中踩过无数个坑，遇到很多错误，幸运的是这些错误都解决了，因此撰写该博客记录caffe的配置过程，以及对配置过程中遇到的错误提供解决办法，避免今后再配置caffe时又踩坑。
电脑配置
- 系统：Ubuntu16.04
- GPU:NVIDIA GTX1080
安装过程
1.安装相关依赖项
2.安装NVIDIA驱动
（1）查询NVIDIA驱动
首先去官网(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)查看适合自己显卡的驱动：
图1.显卡驱动查询
例如本人电脑的显卡驱动如下图：
图2.显卡驱动版本
（2）安装驱动
安装之前先卸载已经存在的驱动版本：
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sudo apt-get remove --purge nvidia*
若电脑是集成显卡（NVIDIA独立显卡忽略此步骤），需要在安装之前禁止一项：
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- sudo service lightdm stop
执行以下指令安装驱动：
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sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa- sudo apt-get update
- sudo apt-get install nvidia-367 #注意在这里指定自己的驱动版本！
安装完成之后输入以下指令进行验证：
- sudo nvidia-smi
若列出了GPU的信息列表则表示驱动安装成功。
3.安装CUDA
CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。
（1）下载CUDA
首先在官网上(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载CUDA：
图3.CUDA下载
（2）安装CUDA
下载完成后执行以下命令：
- sudo sh cuda_8.0.27_linux.run
注意：执行后会有一系列提示让你确认，但是注意，有个让你选择是否安装nvidia361驱动时，一定要选择否：
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- Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
因为前面我们已经安装了更加新的nvidia367，所以这里不要选择安装。其余的都直接默认或者选择是即可。
可能出现的错误：
当出现“unsupport complier”错误时，说明gcc版本太高，需要降低gcc版本。解决办法如下：
以gcc4.9与g++4.9为例
安装低版本gcc与g++：
- sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9
之后进入/usr/bin:
- cd /usr/bin
先删除和gcc5.0关联的gcc:
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sudo rm gcc- sudo rm g++
再建个软连接
- sudo ln -s gcc-4.9 gcc
- sudo ln -s g++-4.9 g++
然后重新安装。
（3）环境变量配置
打开~/.bashrc文件：
- sudo vim ~/.bashrc
将以下内容写入到~/.bashrc尾部：
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- export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
- export LD_LIBRARY_PATH=/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH${LD_LIBRARY_PATH}}
（4）测试CUDA的sammples
- cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery #由自己电脑目录决定
- make
- sudo ./deviceQuery
如果显示一些关于GPU的信息，则说明安装成功。
4.配置cuDNN
cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。
首先去官网(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)下载cuDNN,可能需要注册一个账号才能下载。由于本人的显卡是GTX1080，所以下载版本号如下图：
图4.cuDNN下载
下载cuDNN5.1之后进行解压，cd进入cuDNN5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：
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- sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件
5.安装opencv3.1
从官网(http://opencv.org/downloads.html)下载OpenCV,并将其解压到你要安装的位置，假设解压到了/home/opencv。
安装前准备，创建编译文件夹：
- cd ~/opencv
- mkdir build
- cd build
配置：
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- cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
编译：
- make -j8 #-j8表示并行计算，根据自己电脑的配置进行设置，配置比较低的电脑可以将数字改小或不使用，直接输make。
以上只是将opencv编译成功，还没将opencv安装，需要运行下面指令进行安装：
- sudo make install
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- gcc-4.9: error trying to exec 'cc1plus': execvp:
- 没有那个文件或目录
说明gcc与g++版本不兼容，解决办法跟gcc版本太高时一样：
安装低版本gcc与g++：
modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:120:54: error: ‘NppiGraphcutState’ has not been declaredtypedef NppStatus (*init_func_t)(NppiSize oSize,NppiGraphcutState** ppState,Npp8u* pDeviceMem);
这是因为opecv3.0与cuda8.0不兼容导致的。解决办法：
修改 ～/opencv/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp文件内容，如图：
图5.文件修改
6.配置caffe
（1）将终端cd到要安装caffe的位置。
（2）从github上获取caffe：
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 注意：若没有安装Git，需要先安装Git：
sudo apt-get install git
（3）因为make指令只能make Makefile.config文件，而Makefile.config.example是caffe给出的makefile例子，因此，首先将Makefile.config.example的内容复制到Makefile.config：
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config sudo gedit Makefile.config #打开Makefile.config文件 将
#USE_CUDNN := 1修改成：
USE_CUDNN := 1 b.若使用的opencv版本是3的，则
#OPENCV_VERSION := 3 修改为：
OPENCV_VERSION := 3 c.若要使用Python来编写layer，则
#WITH_PYTHON_LAYER := 1 修改为
WITH_PYTHON_LAYER := d. 重要的一项:
将# Whatever else you find you need goes here.下面的 1 2 3 4 5
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- 3
- 4
- 5
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/includeLIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改为：
INCLUDE_DIRS local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径.
（5）修改makefile文件
打开makefile文件，做如下修改：
1 2 3 4 将：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为：NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
（6）编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h
将其中的第115行注释掉：
1 2 3 4 将
#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
改为//#-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
（7）编译
1 make all -j8 #-j根据自己电脑配置决定
1 "fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录"
解决办法：
step1:在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
1 2 3 4 将：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
替换为：INCLUDE_DIRS include /usr/include/hdf5/serial/
stept2:在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
1 2 3 4 将：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改为：LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
1 "libcudart.so.8.0 cannot open shared object file: No such file or directory"
解决办法是将一些文件复制到/usr/local/lib文件夹下：
1 2 3 4 #注意自己CUDA的版本号！
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.0 && sudo ldconfig
sudo 8.0/lib64/libcublas.0 /usr/local/lib/libcublas8.0/lib64/libcurand.0 /usr/local/lib/libcurand.0 && sudo ldconfig
（8）测试
sudo make runtest 如果运行之后出现下图，说明caffe配置成功。
图6.caffe测试结果
到此caffe配置完毕！
MNIST数据集测试
配置caffe完成后，我们可以利用MNIST数据集对caffe进行测试，过程如下：
1.将终端定位到Caffe根目录
cd ~/caffe
2.下载MNIST数据库并解压缩
1 ./data/mnist/get_mnist.sh
3.将其转换成Lmdb数据库格式
1 ./examples/mnist/create_mnist.sh
4.训练网络
1 ./examples/mnist/train_lenet 训练的时候可以看到损失与精度数值，如下图：
图7.MNIST数据集训练
可以看到最终训练精度是0.9914。
参考文献
[1] (http://www.jb51.cc/article/p-cwiuorwk-qg.html)
[2] (http://www.th7.cn/system/lin/201608/176823.shtml)
[3] (http://www.tuicool.com/articles/JvUvQjZ)
[4] (http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124913.htm)
