[一]更新源：
1、复制原文件备份
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
2、编辑源列表文件
sudo gedit /etc/apt/sources.list
3、将原来的列表删除，添加如下内容
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
4、运行sudo apt-get update
5、运行sudo apt-get upgrade
Note：与ubuntu16的版本对应
[二]NVIDIA显卡驱动安装
http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
把noveau加入黑名单
sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
添加blacklist nouveau 保存退出
sudo update-initramfs -u 更新
reboot 重启
C+Alt+F1进入tty1
登入用户 login:用户名
Password:密码
lspci | grep nouveau查看是否有内容 没有内容 ，说明禁成功
sudo servic e lightdm stop 结束x-window的服务:桌面显示环境管理器(图形环境)
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run 安装驱动 Note：事先保存在主机中
reboot
安装过程中出现一系列的选择基本上都是选择accept、continue install、yes、ok。
-----------------------------------------------
http://jingyan.baidu.com/article/066074d6443227c3c21cb091.html
若NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run在U盘中，在C+Alt+F1进入tty1之后：
插入U盘，使用fdisk -l查看U盘是否被识别
如图，U盘位置为/dev/Sdd1
之后运行挂载的命令：“mount -t vfat /dev/sdd1 /media” /media为根目录下的一个文件夹运行命令“cd media”进入挂载U盘的主目录，查看U盘下的文件拷贝文件NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run到主机：cp /NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run/home/Downloads
[三]cuda安装
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
空格至
如果出现下图的结果，表明你已经安装成功了，虽然有一个警告和一个特别注意但是不影响结果
从上图可是，下载的例子里面是缺少一些支持库的，现在我们安装这些库：
[html]view plaincopy
1.sudoapt-getinstallfreeglut3-devbuild-essentiallibx11-devlibxmu-devlibxi-devlibgl1-mesa-glxlibglu1-mesalibglu1-mesa-dev
从上图可以看出来，有一个特别注意，所以我们做如下配置：打开.bashrc来进行配置，命令如下
copy
1.sudovim~/.bashrc
并将如下的几行内容复制的到.bashrc文件的最下面
copy
1.exportPATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
现在就开始测试一下看看cuda是否安装成功吧！输入如下命令打开测试的代码位置：
copy
1.cd/usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
编译这些代码：
copy
1.sudomake-j4
执行代码
copy
1../deviceQuery
如果出现如下结果---显卡的配置信息，恭喜你，这就证明你成功的安装了cuda
[四]cuDNN安装
copy
1.tar-xvfcudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
执行如下操作：
copy
1.cdcuda/include/
copy
1.sudocpcudnn.h/usr/local/cuda/include/
copy
1.cd../lib64/
copy
1.sudocplib*/usr/local/cuda/lib64/
copy
1.cd/usr/local/cuda/lib64/
copy
1.sudorm-rflibcudnn.solibcudnn.so.5
copy
1.sudoln-slibcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
2.可能是sudoln-slibcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5
copy
1.sudoln-slibcudnn.so.5libcudnn.so
Note：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
[五]OpenCV2.4.13安装
下载地址：http://opencv.org/
安装相关依赖项：
copy
1.sudoapt-getinstallbuild-essentialcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devpython-devpython-numpylibtbb2libtbb-devlibjpeg-devlibpng12-devlibtiff5-devlibjasper-devlibdc1394-22-devlibatlas-base-devgfortran
配置编译opencv的环境
配置opencv，在这里使用cmake-gui进行配置，，后面会介绍。
先安装cmake-gui，直接在终端输入cmake-gui会有提示的：
copy
1.sudoapt-getinstallcmake-qt-gui
解压这个下载的文件，在解压后的文件夹下新建一个opencv-debug文件夹：
copy
1.unzipopencv-2.4.13.zip
copy
1.cdopencv-2.4.13/
copy
1.mkdiropencv-debug
copy
1.cdopencv-debug/
打开opencv下面那个cmakelist文件把with_cuda设置为OFF，如下图，之后再cmake，再编译。
配置cmake 执行如下命令
copy
1.cmake-gui
点击configure出现下面的界面，cmake中configure的作用就是能够读出系统已经安装的相关文件，然后进行generate：
编译安装， 编译时间可能有点长，耐心等待。还是在刚刚的cd的那个文件夹opencv2-4-13-debug下执行：
copy
1.make-j8
安装opencv
copy
1.sudomakeinstall
验证是否安装成功 对opencv的sample进行编译并运行，依次执行如下代码
copy
1.cdopencv-2.4.13/samples/c
copy
1../build_all.sh
copy
1../facedetect--cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"--scale=1.5lena.jpg
如果出现lena的图片就证明成功了！
[六]Caffe安装配置
github下载地址：https://github.com/BVLC/caffe
Makefile.config配置 你会看到其中有一个文件叫Makefile.config.example.这个文件是官方给出了编译的“模板”，我们可以直接拿过来小小的修改一下就行。复制下面的命令把名字改为Makefile.config
copy
1.sudocpMakefile.config.exampleMakefile.config
你会发现下面多了一个Makefile.config的文件
打开这个文件并且修改(我这里用的是sublime，你可以换成其他的编辑器比如vim)： 如果你没有安装sublime，可以参考http://blog.csdn.net/leijiezhang/article/details/53725710
copy
1.sudosublMakefile.config
你能够看到如下编辑窗口：
然后根据个人情况修改文件：1.若使用cudnn，则将#USE_CUDNN := 1修改成：USE_CUDNN := 1（就是去掉注释的‘#’号）
2.若使用的opencv版本是２的，则将#OPENCV_VERSION := ３修改为：OPENCV_VERSION := ２
3.若要使用python来编写layer，则将#WITH_PYTHON_LAYER := 1修改为WITH_PYTHON_LAYER := 1
4.要是你是用的anaconda的话，还需要改一些地方
把之前的PYTHON_INCLUDE加上注释，把ANACONDA_HOME以及下面的都去掉，并且改为如下图最终的样子。注意：ANACONDA_HOME后面是anaconda的安装位置，根据自己的情况不同而不同。其中$(HOME)就是你的家目录
5.重要 : 将# Whatever else you find you need goes here.下面的
copy
1.INCLUDE_Dirs:=$(PYTHON_INCLUDE)/usr/local/include
copy
1.LIBRARY_Dirs:=$(PYTHON_LIB)/usr/local/lib/usr/lib
修改为：
:=$(PYTHON_INCLUDE)/usr/local/include/usr/include/hdf5/serial
:=$(PYTHON_LIB)/usr/local/lib/usr/lib/usr/lib/x86_64-linux-gnu/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
(因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化)
修改makefile文件 打开makefile文件
copy
1.sudosublMakefile
将(大概409行的样子)：
copy
1.NVCCFLAGS+=-ccbin=$(CXX)-Xcompiler-fPIC$(COMMON_FLAGS)
替换为：
copy
1.NVCCFLAGS+=-D_FORCE_INLInes-ccbin=$(CXX)-Xcompiler-fPIC$(COMMON_FLAGS)
在Makefile文件的第大概181行，把hdf5_hl和hdf5hdf5_serial_hlhdf5_serial，即将：
copy
1.LIBRARIES+=gloggflagsprotobufboost_systemboost_filesystemmhdf5_hlhdf5
改为：
copy
1.LIBRARIES+=gloggflagsprotobufboost_systemboost_filesystemmhdf5_serial_hlhdf5_serial
否则会出如下错误：
编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h 执行如下命令，开始编辑host_config.h
copy
1.sudosubl/usr/local/cuda/include/host_config.h
将其中的第115行注释掉：
copy
1.#error--unsupportedGNUversion!gccversionslaterthan5arenotsupported!
改为：
copy
1.//#error--unsupportedGNUversion!gccversionslaterthan5arenotsupported!
编译编译之前，先安装编译需要的库，一个一个装：
copy
1.sudoapt-getinstalllibatlas-base-dev
copy
1.sudoapt-getinstalllibprotobuf-dev
copy
1.sudoapt-getinstalllibleveldb-dev
copy
1.sudoapt-getinstalllibsnappy-dev
copy
1.sudoapt-getinstalllibopencv-dev
copy
1.sudoapt-getinstalllibboost-all-dev
copy
1.sudoapt-getinstalllibhdf5-serial-dev
copy
1.sudoapt-getinstalllibgflags-dev
copy
1.sudoapt-getinstalllibgoogle-glog-dev
copy
1.sudoapt-getinstallliblmdb-dev
copy
1.sudoapt-getinstallprotobuf-compiler
copy
1.sudoapt-getinstallcmake
接下来进行编译（在解压的文件夹下)：
copy
1.sudomakeall-j8
然后就编译好了
再测试一下：
copy
1.sudomaketest
可能有个缓慢的编译过程，然后出现如下如所示的界面
Note:cuda与cudnn版本需对应 否则出如下类似错误
1.Infileincludedfrom./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0,
2.from./include/caffe/common.hpp:19,
3.fromsrc/caffe/common.cpp:7:
4../include/caffe/util/cudnn.hpp:Infunction‘voidcaffe::cudnn::createPoolingDesc(cudnnPoolingStruct**,caffe::PoolingParameter_PoolMethod,cudnnPoolingMode_t*,int,int)’:
5../include/caffe/util/cudnn.hpp:127:41:error:toofewargumentstofunction‘cudnnStatus_tcudnnSetPooling2dDescriptor(cudnnPoolingDescriptor_t,cudnnPoolingMode_t,cudnnNanPropagation_t,int)’
6.pad_h,pad_w,stride_h,stride_w));
7.^
8../include/caffe/util/cudnn.hpp:15:28:note:indeFinitionofmacro‘CUDNN_CHECK’
9.cudnnStatus_tstatus=condition;\
10.^
11.Infileincludedfrom./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,248)">12.from./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40,
13.from./include/caffe/common.hpp:19,248)">14.fromsrc/caffe/common.cpp:7:
15./usr/local/cuda-7.5//include/cudnn.h:803:27:note:declaredhere
16.cudnnStatus_tCUDNNWINAPIcudnnSetPooling2dDescriptor(
17.^
18.make:***[.build_release/src/caffe/common.o]Error1
19.
更新源与ubuntu的版本不对应：
远程登录服务器--ssh的安装和配置http://jingyan.baidu.com/article/9c69d48fb9fd7b13c8024e6b.html
sudo apt-getinstall openssh-server
安装lrzsz
sudo apt-get install lrzsz
创建用户
sudo adduser xxx
搜狗拼音安装http://blog.csdn.net/u013894834/article/details/60357071
英文乱码http://blog.csdn.net/mvpboss1004/article/details/55803557