Ubuntu16.04 Caffe系列 最新更新安装教程 附NVIDIA显卡安装及cuda、cudnn、caffe的安装
博文版本：NVIDIA 418.74（对应显卡2070，如果是1060的请下载较低版本的），cuda 10.0， cudnn 7.6.2， opencv 3.4.3
总结了一些网上其他教程的坑并已修改，按照博文和普行计算机，不出意外，这是准确而又超快速度的安装总结。
勘误联系方式：onyxiakylin@outlook.com
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
sudo apt-get install 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
sudo apt-get install qt5-default ccache libv4l-dev libavresample-dev libgphoto2-dev libopenblas-base libopenblas-dev doxygen pylint libvtk6-dev这里进行归类，方便大家复制粘贴输命令 ：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-devsudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install git cmake build-essential
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
通过以下命令打开：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf打开后发现该文件中没有任何内容，写入：
blacklist nouveau option nouveau modeset=0
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
这是没有关系的，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
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 保存退出。
(第4步 安装nvidia 显卡驱动)
因为cuda自带的NVIDIA驱动不一定最适合自己的计算机，这里，如果要安装特定的显卡驱动，先去NVIDIA官网下载适合的驱动文件，https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn. 而常见的显卡型号一般为GeForce，推荐进入该页面下载：https://www.geforce.cn/drivers，根据自己型号参数下载。
把下载的安装文件移动到 HOME 路径下，然后通过 Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，此时屏幕会变黑，然后继续操作即可。输入帐号密码登录，登录后首先关闭桌面服务：（通过 Ctrl + Alt + F7 可返回图形化模式）
sudo service lightdm stop可以通过 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
运行NVIDIA 安装文件进行安装，之前我们已经把 安装文件移动至 HOME，则通过 sh 命令运行安装文件即可：
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-418.74.run --no-opengl-files接下来的按钮选项都按它默认给的（可能是yes，可能是no）敲回车就行，然后
sudo service lightdm start返回图形化界面。
第5步 安装 CUDA
进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，依次选择 CUDA 类型然后下载即可。下载的1.4G的 CUDA中包含有 nvidia 显卡驱动，故此步骤 CUDA 的安装可以包括 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.
两种情况：
1. 执行过第4步或者自己已经提前下载过驱动
若可以保证已安装正确的 nvidia 显卡驱动，则直接开始安装 CUDA，在安装过程中选择不再安装 nvidia 显卡驱动。（若提示是否安装NVIDIA，则选no）
那么直接打开终端，输入
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --no-opengl-libs其中 cuda_10.0.130_410.48_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
执行此命令一会后出现 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，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”或是回车以确认安装或确认默认路径安装。
2.没有装过驱动
把下载的 CUDA 安装文件移动到 HOME 路径下，此时注意记得文件名，建议拍照，后续有用。
然后通过 Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，此时屏幕会变黑，然后继续操作即可。输入帐号密码登录，登录后首先关闭桌面服务：（通过 Ctrl + Alt + F7 可返回图形化模式）类似于第4步。
sudo service lightdm stop可以通过 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
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，则直接通过 sh 命令运行安装文件即可：
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --no-opengl-libs其中 cuda_10.0.130_410.48_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，若此时忘记可翻阅照片输入，或直接通过 ls 文件查看文件名。
执行此命令一会后出现 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，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”或是回车以确认安装或确认默认路径安装。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重启后登录进入系统。
上述两种情况结束后，接下来是配置 CUDA 环境变量，与第3步类似。
使用 gedit 命令打开配置文件：
sudo gedit ~/.bashrc在该文件最后加入以下两行并保存：（注意自己的版本号，别盲目复制粘贴）
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH使该配置生效：
source ~/.bashrc
第6步 验证 CUDA 是否安装成功
分别执行以下命令：
cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make -j`nproc`
./deviceQuery若看到类似以下信息则说明 cuda 已安装成功：
第7步 安装 cudnn
登录官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，下载对应 cuda 版本且 linux 系统的 cudnn 压缩包，注意官网下载 cudnn 需要注册帐号并登录。
下载完成后解压，得到一个 cuda 文件夹，该文件夹下include 和 lib64 两个文件夹，命令行进入 cuda/include 路径下，然后进行以下操作：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
然后命令行进入 cudn/lib64 路径下，运行以下命令：
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.7.6.2 libcudnn.so.7 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so #生成软链接
安装完成后可用
nvcc -V验证是否安装成功
若出现以下信息则表示安装成功：
第8步 安装 opencv 3.4.3
进入官网 : http://opencv.org/releases.html , 选择 3.4.3 版本的 source , 下载 zip （不同版本可能与cuda 10不兼容，请自查）
解压到要安装的位置，命令行进入已解压的文件夹 opencv目录下，执行：
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j`nproc`编译成功后安装：
sudo make install
安装完成后可以通过查看 opencv 版本验证是否安装成功：
pkg-config --modversion opencv第9步 安装 caffe
首先在要安装的路径下 ：
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git（需要caffe用于openpose的同学，请下载这个，下面的Makefile.config 按照示例和具体文件夹的文件名自行修改，目前最高cuda 9.0的example，不过对cuda > 9.0的版本影响不大）
git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe.git进入caffe ，将 Makefile.config.example 文件复制一份并更名为 Makefile.config ：
cp Makefile.config.example Makefile.config然后修改 Makefile.config 文件，在 caffe 目录下打开该文件：
gedit Makefile.config修改 Makefile.config 文件内容：
1.应用 cudnn
将
#USE_CUDNN := 1
修改成：
USE_CUDNN := 1
2.应用 opencv 版本
将
#OPENCV_VERSION := 3
修改为：
OPENCV_VERSION := 3
3.使用 python 接口
将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1
修改为
WITH_PYTHON_LAYER := 1
4.修改 python 路径
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改为：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
然后修改 caffe 目录下的 Makefile 文件：
gedit Makefile将：
NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
将：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m
改为：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
然后修改 /usr/local/cuda/include/crt/host_config.h 文件 :
sudo gedit /usr/local/cuda/include/crt/host_config.h将
#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 7 are not supported!
改为
//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 7 are not supported!
开始编译，在 caffe 目录下执行 ：
make -j`nproc`如果之前的配置或安装出错，那么编译就会出现各种各样的问题，所以前面的步骤一定要细心。
编译成功后可运行测试：
sudo make runtest -j`nproc`如果出现类似画面说明安装成功。
期间可能会出现：
.build_release/tools/caffe: error while loading shared libraries: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory
之类的错误，可用以下方法解决：
sudo cp /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.10.0 /usr/local/lib/libcudart.so.10.0 && sudo ldconfig其他类似情况详见https://blog.csdn.net/DragonGirI/article/details/96450959，注意版本号，所给链接是以cuda 9为例。
另附查看cuda和cudnn的版本方法：
cuda：
cat /usr/local/cuda/version.txtcudnn：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
