ubuntu16.04 安装配置matlab+python +cuda8.0+cudnn+opencv3.1的caffe环境

　　网络上有很多ubuntu上caffe配置环境的帖子，本人照着其中的许多进行了参考，都出现了或多或少的错误，很多地方也有差异。

于是自己整理了下自己的安装过程，成功进行了测试，跑通了faster-rcnn。配置环境时间为2017.1.4 系统ubuntu16.04

一：显卡驱动的安装：

　　由于要使用GPU，所以先要查看自己显卡所匹配的显卡驱动，网址：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx%3Flang=en-us

　　选择电脑匹配的显卡驱动，本人电脑显卡为GTX760，选择如下图所示

输入以下命令执行安装驱动：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  
sudo apt-get update  
sudo apt-get install nvidia-375 //此处为上图的驱动版本
sudo apt-get install mesa-common-dev  
sudo apt-get install freeglut3-dev

安装完成后，重启电脑后输入

nvidia-smi

出现你的电脑gpu列表，如下所示，表示驱动安装成功。

二：安装配置CUDA8.0

　　cuda官方下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，选择如下:

　　

下载完成后，解压到当前目录，切换到该目录输入：

sh cuda_8.0.44_linux.run --override

安装过程中，出现很多选择的选项，先一直按S滑到百分百，然后根据提示输入，分别如下：

1 输入accept接受条款
2 输入n不安装nvidia图像驱动，之前已经安装过了//此处一定要选择n
3 输入y安装cuda 8.0工具
4 回车确认cuda默认安装路径：/usr/local/cuda-8.0
5 输入y用sudo权限运行安装，输入密码
6 输入y或者n安装或者不安装指向/usr/local/cuda的符号链接
7 输入y安装CUDA 8.0 Samples，以便后面测试
8 回车确认CUDA 8.0 Samples默认安装路径：

最重要的是确定此处不要再选择安装驱动。

添加环境路径：

sudo vim ~/.bashrc  //末尾添加
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0    
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH   
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH  

添加完成后source ~/.bashrc 使之生效。

测试cuda的例子，并得到如下输出：

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery  
make -j4 
sudo ./deviceQuery  

表明cuda安装成功。

三：Cudnnv5的安装

　　从官网下载最新的cudnn，网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，如下图选择适当的cudnn版本

　　

本人下载放在Download目录下,进入该目录并解压，建立软连接，如下所示：

cd ./Download/
tar -xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz   
sudo cp ./cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
sudo cp ./cuda/lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64

cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig