一、环境准备
Linux: ubuntu-16.04-desktop-amd64
CUDA:cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
二、安装步骤
1.安装必要的环境
sudo apt-get update #更新软件列表
sudo apt-get upgrade #更新软件
sudo apt-get install build-essential #安装build essentials，安装gcc
2.安装CUDA
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
该部分的安装可以参考官网上的教材。http://doc.nvidia.com/cuda/index/html#axzz45RVcqwa8
3.安装必要的库
A:
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran libjpeg62 libfreeimage-dev libatlas-base-dev git python-dev python-pip libgoogle-glog-dev libbz2-dev libxml2-dev libxslt-dev libffi-dev libssl-dev libgflags-dev liblmdb-dev python-yaml
B:
sudo easy_install pillow
4.下载caffe
cd ~
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
5.安装python相关的依赖库
cd caffe
cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip install
6.增加符号链接：
sudo ln -s /usr/include/python2.7/ /usr/local/include/python2.7
sudo ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ /usr/local/include/python2.7/numpy
7.修改Makefile.config配置文件
在~/caffe目录下：
A、先将Makefile.config.example复制为Makefile.config
cp Makefile.config.example Makefile.config
B、去掉 # CPU_ONLY: = 1 的注释
用gedit打开Makefile.config（或者直接用vim在终端中打开修改也可以）
gedit Makefile.config
结果如下图：
C、修改PYTHON_INCLUDE路径
把
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
改为：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
如图：
D、如果没有 hdf5,安装一下，如果有了，就跳过安装
安装hdf5
sudo apt-get install libhdf5-dev
添加hdf5库文件
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/
如图：
8.编译caffe
在caffe目录下面：
make pycaffe
make all
make test
编译通过则说明安装正确，也可以用下面的例子来进行验证。
9.使用MNIST手写数据集测试，训练数据模型
A、获取数据库
cd ~/caffe (or whatever you called your Caffe directory)
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
B、编辑examples/mnist文件夹下的lenet_solver.prototxt文件，将solver_mode模式从GPU改为CPU。
C、训练模型
./examples/mnist/train_lenet.sh
10、该步很重要，连接python与caffe
判断python 与caffe是否相连其实很简单，只要在终端上输入 python， 然后输入 import caffe，便可以知道是否相连接成功。
如果成功，则会像上图所示无任何提示信息，否则会提示找不到caffe。连接方法如下：
gedit ~/.bashrc #打开
export PYTHONPATH=/home/usrname/caffe/python:$PYTHONPATH #配置文件最后写入该路径，本人是export PYTHONPATH=/home/dell/caffe/python:$PYTHONPATH
sorce ~/.bashrc #生效
执行完之后，在python中重新输入 import caffe。
三、编译常出现的错误：
（1）在make pycaffe后常出现：提示错误：src/caffe/net.cpp:8:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
网上说给的解决方法：https://github.com/NVIDIA/DIGITS/issues/156
cd /usr/lib/x86_64-Linux-gnu
sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5_serial.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_serial_hl.so
修改Makefile.config
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/
即可
我的解决方法：
先安装一下hdf5，以防未安装。执行命令 sudo apt-get install libhdf5-dev
我看了我的/usr/lib/x86_64-linux-gnu目录下并没有libhdf5_serial.so.10.1.0与libhdf5_serial_hl.so.10.0.2，所以我只根据上面提示修改Makefile.config
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/
（2）提示错误：directoryg++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)
Please submit a full bug report,
主要原因大体上是因为内存不足
gedit ~/.bashrc #打开bashrc
export PYTHONPATH=/home/usrname/caffe/python:$PYTHONPATH #在配置文件最后写入，本人是export PYTHONPATH=/home/dell/caffe/python:$PYTHONPATH
source ~/.bashrc #生效