历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。

安装硬件： intel i5 + NVIDIA 740 M

安装流程细分为如下10个步骤，细化步骤粒度更易避免出错：

1、安装依赖包
2、禁用 nouveau
3、配置环境变量
4、下载 CUDA 8.0
5、安装 CUDA 8.0
6、验证 CUDA 8.0 是否安装成功
7、安装 cudnn
8、安装 opencv3.1
9、安装 caffe
10、安装 pycaffe notebook 接口环境

第1步 安装依赖包

安装后续步骤或环境必需的依赖包，依次输入以下命令:

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install git cmake build-essential

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有一定几率安装失败而导致后续步骤出现问题，所以要确保以上依赖包都已安装成功，验证方法就是重新运行安装命令，如验证 git cmake build-essential是否安装成功共则再次运行以下命令：

sudo apt-get install git cmake build-essential

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界面提示如下则说明已成功安装依赖包，否则继续安装直到安装成功。

yhao@yhao-X550VB:~$ sudo apt-get install git cmake build-essential
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树       
正在读取状态信息... 完成       
build-essential 已经是最新版 (12.1ubuntu2)。
cmake 已经是最新版 (3.5.1-1ubuntu3)。
git 已经是最新版 (1:2.7.4-0ubuntu1.1)。
下列软件包是自动安装的并且现在不需要了：
  lib32gcc1 libc6-i386
使用'sudo apt autoremove'来卸载它(它们)。
升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 94 个软件包未被升级。

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第2步 禁用 nouveau

安装好依赖包后需要禁用 nouveau，只有在禁用掉 nouveau 后才能顺利安装 NVIDIA 显卡驱动，禁用方法就是在 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件中添加一条禁用命令，首先需要打开该文件，通过以下命令打开：

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

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打开后发现该文件中没有任何内容，写入：

blacklist nouveau option nouveau modeset=0 

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保存时命令窗口可能会出现以下提示：

** (gedit:4243): WARNING **: Set document metadata failed: 不支持设置属性 metadata::gedit-position

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无视此提示～，保存后关闭文件，注意此时还需执行以下命令使禁用 nouveau 真正生效：

sudo update-initramfs -u

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第3步 配置环境变量

同样使用 gedit 命令打开配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc

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打开后在文件最后加入以下两行内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

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保存退出。

第4步 下载 CUDA 8.0--》9.0

进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，依次选择 CUDA 类型然后下载即可。

第5步 安装 CUDA 8.0--》9.0

第四步下载的1.4G的 CUDA中包含有 nvidia 显卡驱动，故此步骤 CUDA 的安装包括了 nvidia 显卡驱动的安装，此时注意你是否已经安装过 nvidia 显卡驱动，若无法保证已安装的 nvidia 显卡驱动一定正确，那就卸载掉之前安装的 nvidia 显卡驱动（卸载方法链接)，然后开始安装 CUDA 8.0；若可以保证已安装正确的 nvidia 显卡驱动，则直接开始安装 CUDA 8.0，在安装过程中选择不再安装 nvidia 显卡驱动。

为了方便开始安装过程的路径查找，把下载的 CUDA 安装文件移动到 HOME 路径下，然后通过 Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，输入帐号密码登录，通过 Ctrl + Alt + F7 可返回图形化模式，在文本模式登录后首先关闭桌面服务：

sudo service lightdm stop

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然后通过 Ctrl + Alt + F7 发现已无法成功返回图形化模式，说明桌面服务已成功关闭，注意此步对接下来的 nvidia 驱动安装尤为重要，必需确保桌面服务已关闭。

Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，然后运行 CUDA 安装文件进行安装，之前我们已经把 CUDA 安装文件移动至 HOME，直接通过 sh 命令运行安装文件即可：

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --no-opengl-libs

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其中 cuda_8.0.61_375.26_linux.run 是我的 CUDA 安装文件名，而你需替换为自己的 CUDA 安装文件名，若此时忘记可直接通过 ls 文件查看文件名，这也是我建议把 CUDA 安装文件移动到 HOME 下的另一个原因。

执行此命令约1分钟后会出现 0%信息，此时长按回车键让此百分比增长，直到100%，然后按照提示操作即可，先输入 accept ，然后让选择是否安装 nvidia 驱动，这里的选择对应第5步开头，若未安装则输入 “y”，若确保已安装正确驱动则输入“n”。

剩下的选择则都输入“y”确认安装或确认默认路径安装，开始安装，此时若出现安装失败提示则可能为未关闭桌面服务或在已安装 nvidia 驱动的情况下重复再次安装 nvidia 驱动，安装完成后输入重启命令重启：

reboot

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重启后登录进入系统，配置 CUDA 环境变量，与第3步相同，使用 gedit 命令打开配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc

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在该文件最后加入以下两行并保存：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

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使该配置生效：

source ~/.bashrc

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第6步 验证 CUDA 8.0 是否安装成功--》9.0

分别执行以下命令：

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

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若看到类似以下信息则说明 cuda 已安装成功：

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GT 740M"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          8.0 / 8.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    3.5
  Total amount of global memory:                 2004 MBytes (2100953088 bytes)
  ( 2) Multiprocessors,(192) CUDA Cores/MP:     384 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1032 MHz (1.03 GHz)
  Memory Clock rate:                             800 Mhz
  Memory Bus Width:                              64-bit
  L2 Cache Size:                                 524288 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536),2D=(65536,65536),3D=(4096,4096,4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size,(num) layers  1D=(16384),2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size,(num) layers  2D=(16384,16384),2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,z): (1024,1024,64)
  Max dimension size of a grid size    (x,z): (2147483647,65535,65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels: No
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery,CUDA Driver = CUDART,CUDA Driver Version = 8.0,CUDA Runtime Version = 8.0,NumDevs = 1,Device0 = GeForce GT 740M
Result = PASS

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第7步 安装 cudnn--》7.0

（编辑：莱芜站长网）

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