安装配置 Ubuntu 14.04 + CUDA8.0 + cuDNN v5 + caffe - 简书
安装配置 Ubuntu 14.04 + CUDA8.0 + cuDNN v5 + caffe
一、硬件与环境
显卡：GTX 1080
系统：Ubuntu 14.04
CUDA：cuda_8.0.44_linux.run
cuDNN：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
GTX1080显卡必须用CUDA 8.0版本。CUDA从下载。切记，千万不要下载 deb 包，否则后方无数坑在等着你。
CUDA下载界面
GTX1080显卡必须用cuDNN-8.0-V5.1版本，不然用 caffe 跑模型，用 CPU或GPU显卡跑精度正常，一旦开启cuDNN模式，精度（acc）立刻下降到 0.1 左右，loss 非常大。cuDNN在下载。下载需注册。最好注册一个账号，选择对应的版本，不要用网上其他教程给的现成的包，出问题的概率非常大。
二、安装：
注意：一定要按顺序！
注意：一定要按顺序！
注意：一定要按顺序！
1. 安装 Ubuntu 14.04
本文不关注。假设你已经将此系统做过稳定的开发环境，这不是全新安装后的系统，至少 git 等最常用包已经安装。缺什么装什么，apt-get 大法好。
2. 禁用 nouveau 驱动
打开终端，输入$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf,输入
blacklist nouveau
options nouveau modset=0
保存退出，执行$ sudo update-initramfs -u，禁用结束。重启电脑。
验证驱动是否禁用成功：
输入$ sudo lspci | grep nouveau，如果没有内容，则禁用成功。
什么都没有，则禁用成功
3. 安装CUDA 8.0
运行下载好的 run file （假设 cuda_8.0.44_linux.run 在家目录下）。
$ sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
一路回车即可。
验证是否安装成功：
输入$ ls /dev/nvidia*，若生成 4 个左右 Nvidia 开头的文件（夹），说明此步安装成功。此时已经安装好显卡驱动和CUDA 8.0。输入$ nvidia-smi可查看显卡驱动和其他信息。
生成了五个 nvidia 开头的文件夹
显卡驱动版本信息
注意：网上其他教程由于年代久远，里面不建议安装此 CUDA 包中的显卡驱动。然而，这个包中的显卡驱动大版本为 367 ，非常新，可以用。
4. 配置环境变量
输入$ sudo gedit /etc/profile，打开 gedit ，最后两行输入
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存退出，环境变量配置完成。
5. 安装 cuDNN
你已经下载好 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz，并将其放在家目录（$ cd ~）下。
按顺序输入以下代码：
$ sudo tar xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
$ cd cuda/include
$ sudo cp *.h /usr/local/include/
$ cd ../lib64
$ sudo cp lib* /usr/local/lib/
$ cd /usr/local/lib# sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.5
$ sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5
$ sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
$ sudo ldconfig
注意：libcudnn.so后面跟的数字可能和你下载的 cudnn 包小版本的不同而不同，去~/cuda/lib64下看一眼，相对应地进行修改。
6. 安装 caffe
(1) 下载 caffe
在家目录执行 $ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git，~下生成文件夹 caffe。
(2) 安装依赖
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
(3) 编译 caffe
打开 caffe 所在目录，找到Makefile.config.example文件，将其改名为Makefile.config，打开。将# USE_CUDNN ：= 1一行开头的＃删除，保存。
在 MakeFile.config 中开启 cuDNN模式
打开终端，输入
cd ~/caffe
等待编译完成即可。
注意：编译需要非常大的内存和非常长的时间。一般情况下不会报错。报错查阅相关书籍和搜索引擎，此处不关注。
(4) 配置 caffe 环境
caffe 运行时需要调用 cuda 的库，我们在/etc/ld.so.conf.d目录下新建一个cafe.conf文件。终端输入
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/caffe.conf
打开 gedit 。添加内容：
/usr/local/cuda/lib64
保存退出。
$ sudo ldconfig
所有配置结束。
此处说的很简略。假设你已经初步掌握 caffe 的用法。
# cd ~/caffe
# sudo sh data/mnist/get_mnist.sh
# sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh
# sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh
感受1080开启cuDNN模式的强大吧！
caffe 例程结果
折腾了近三天，查了无数资料踩了无数坑。若本文对你有帮助，请务必点个喜欢！
参考资料：
无知小白。Stupid and skills.
特别说明： 文章转载自：https://ouxinyu.github.io/Blogs/.html Caffe 官网地址：http://caffe.berkeleyvision.org/ 这篇安装指南，适合零基础，新手操作，请高手勿要吐槽！ 简单介绍一...
http://www.jianshu.com/p/69a10d0a24b9
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第0步是安装环境，配置环境。
首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤。
可以仅仅安装CPU版本的，也可以安装gpu版本的，以安装gpu版本为例进行介绍，发现需要安装CUDA和cuDNN，而且CUDA要求8.0版本。
第1步：你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA，进行加速呢!
答案是否定的。
因为CUDA随着时间的推移，它也在不断的更新，因此，首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA。
1&首先打开控制面板，在控制面板进行搜索。
2&然后，双击NVIDIA控制面板，打开如下的控制面板
3& 单击帮助按钮，选择系统信息，然后打开如下面板
4&选择组件，然后会看到红色框的内容，箭头所指的CUDA版本，就是你电脑支持的CUDA版本。
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