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最近实验室新到了一个GPU服务器：2块GTX1080+1块intel低端显卡+2块至强cpu+256GSSD+64G内存+4T磁盘。然后因为做Semantic SLAM需要训练自己的很大的模型，所以需要装caffe。整个过程遇到了很多坑，最坑的当然就是显卡驱动这个问题。一方面ubuntu16.04、显卡都是比较新的版本，nvidia在这方面的支持也是一如既往地让人吐槽。在安装显卡驱动过程中，遇到了闪屏、循环登录等等问题。我会在本篇博客说一下我怎么解决的，以记录我两天的心酸历程。
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- CPU版本安装
- GPU版本安装
- 问题总结
cpu版本安装
我找的我觉得最好的版本是：
https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide
1、安装依赖项：
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install -y libatlas-base-dev sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev # (Python general) sudo apt-get install -y python-pip # (Python 2.7 development files) sudo apt-get install -y python-dev sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy
2、下载caffe：直接git。
https://github.com/BVLC/caffe
照着链接里面写的把Makefile.conf进行修改就可以跑了。
当然你也可以按照caffe官网走一遍：
http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation
http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation
这样就可以跑cpu版本了。如果安装不对可以考虑是某些库没装好，再装一边，或者考虑是Makefile.conf没有写好。要在python中import caffe的话需要把caffe的python加入到bashrc里。
GPU版本安装
我建议还是多花时间安装GPU版本，我跑faster rcnn的时候，出一张图片用GPu是0.1s，cpu是20s，差距悬殊。
GPU安装的过程继续参考：
https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide
cuda，cudnn版本一定要匹配。
问题总结
关键的地方来了，显卡驱动的各种坑。请看必杀技：
不需要驱动的使用： http://f.dataguru.cn/thread-725568-1-1.html
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51321887
http://blog.csdn.net/t5131828/article/details/53258925
记得不要装opengl，这个装了你就准备循环登录吧。
循环登录或者闪屏的话，不要想着重装。不到万不得已，不要重装。按ctrl+F1进入命令行模式，把刚才装的驱动删了，把关闭的nouveau的配置文件删了，更新一下。
看了那么多修改nouveau的教程，关闭，删除什么的，都没有什么卵用。
修改nouveau：
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=52433609
http://blog.chinaunix.net/uid-11581508-id-3905393.html
http://www.360doc.com/content/15/1212/01/26884432_519759639.shtml
http://askubuntu.com/questions/223501/ubuntu-gets-stuck-in-a-login-loop
http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?f=48&t=477846&sid=b80c818379ae3640e4e3f5b3c7dae381&start=15
http://www.cnblogs.com/taopanpan/p/4263951.html
http://www.linuxdiyf.com/linux/26370.html
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=52433609
非常好的教程：
http://blog.csdn.net/t5131828/article/details/53258925
http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%BB%E6%9C%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE-ubuntu-16-04-nvidia-gtx-1080-cuda-8
http://lib.csdn.net/article/deeplearning/51314
http://m.2cto.com/os/201608/535727.html
http://blog.csdn.net/t5131828/article/details/53258925
http://qoofan.com/read/vnWeVBzVGM.html
http://f.dataguru.cn/thread-718537-1-1.html
cuDNN下载及安装教程：
下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
http://blog.csdn.net/lee_j_r/article/details/52693724
安装cudnn的详细教程：
http://blog.csdn.net/jhszh418762259/article/details/52958287?locationNum=8&fps=1
http://blog.csdn.net/jhszh418762259/article/details/52958287?locationNum=8&fps=1
hdf5的问题解决： http://www.linuxdiyf.com/linux/21717.html
http://www.jb51.cc/article/p-goclwwud-bqg.html
http://www.cnblogs.com/taopanpan/p/4263951.html
装完之后测试： http://www.linuxdiyf.com/linux/21717.html
安装opencv： http://www.jb51.cc/article/p-evvodmjx-gt.html
Makefile.conf的书写：
http://www.cnblogs.com/anmengcv/p/5368846.html
http://blog.csdn.net/jbddygb/article/details/52721808