ubuntu16.04+cuda8.0+caffe
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如果出现nvidia-smi failed to communicate with nvidia driver，循环登录情况，则：
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo service lightdm stop
cd packages
重新安装：
sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.59.run -no-opengl-files
安装显卡驱动
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1.测试cuda8.0是否安装成功
ls /dev/nvidia*
显示四个或者三个
2.cudnn安装
2.1 下载好文件，进入下载目录 (cudnn5.1)
tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
解压后有个cuda文件，内有include和lib64两个文件夹，进入include文件夹，执行如下命令复制头文件：
cd ../cuda/include/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
再cd命令切换进lib64文件夹，执行如下命令复制动态链接库：
cd ../lib64/
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
然后进入复制后的动态链接库进行新的链接。先进入目录：
cd /usr/local/cuda/lib64/
查看已有链接：
ls -al | grep libcudnn
显示四个
删除原有动态文件:
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
再次查看：
ls -al | grep libcudnn
显示两个，说明已删除，现在建立新的链接：
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so
2.2 下载好文件，进入下载目录 (cudnn6.0)
tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
解压后有个cuda文件，内有include和lib64两个文件夹，进入include文件夹，执行如下命令复制头文件：
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
然后进入复制后的动态链接库进行新的链接。先进入目录：
cd /usr/local/cuda/lib64/
查看已有链接：
ls -al | grep libcudnn
显示四个
删除原有动态文件:
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6
再次查看：
ls -al | grep libcudnn
显示两个，说明已删除，现在建立新的链接：
sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6
sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so
再次查看：
ls -al | grep libcudnn
显示四个，已链接好！
然后设置环境变量和动态链接库：
sudo gedit /etc/profile
然后再打开的文件末尾加上（“=”前后不要有空格）
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
保存之后创建链接文件：
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
这是一个空白文件，添加：
/usr/local/cuda/lib64
按下esc键，输入（：wq）保存并退出
输入如下命令使链接生效
sudo ldconfig
3.安装caffe相关依赖
sudo apt-get install git libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev python-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
安装python依赖库
sudo apt-get install cython python-numpy python-scipy python-skimage python-scikits-learn python-matplotlib ipython python-h5py python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-dateutil python-protobuf python-gflags python-yaml python-pil
安装矩阵加速器
[sudo] apt-get install libopenblas-dev
4.安装caffe:
从官网下载caffe-master压缩包，解压到自己想要的目录
进入主目录下
cp Makefile.config.example Makefile.config
Vim Makefile.config
修改BLAS:=open
将use_cudnn ：=1的备注取消
修改下面配置：
`NCLUDE_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/hdf5/serial/ `
（好象是在200行左右）
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5.编译测试
make all -j8
make test -j8
make runtest -j8
make pycaffe
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6.测试
下载MNIST数据库并解压缩
./data/mnist/get_mnist.sh
将其转换成Lmdb数据库格式
./examples/mnist/create_mnist.sh
训练网络
./examples/mnist/train_lenet.sh
结果显示：
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错误集锦
1.make all -j8出现错误：
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
collect2: error: ld returned 1 exit status
这说明连接器找不到 hdf5_hl和hdf5这两个库，没法进行链接。
我的解决方案是更改makefile:在ｍakefile中作如下更改：
#LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
（把第一行注释，然后改成第二行的内容就可以了）'
2.make all -j8出现错误：
进入caffe根目录，
gedit Makefile.config
设置以下内容：
USE_CUDNN := 1 #取消该句注释
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
WITH_PYTHON_LAYER := 1 #取消注释
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib \
/usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
3.make all -j8出现错误：
CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc
In file included from .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc:5:0:
.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h:9:42: fatal error: google/protobuf/stubs/common.h: 没有那个文件或目录
#include <google/protobuf/stubs/common.h>
compilation terminated.
Makefile:588: recipe for target '.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.o' failed
make: *** [.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.o] Error 1
可能是依赖包没有下载完全，重新回到步骤三，逐个测试安装
4.make all -j8出现错误：
/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
/sbin/ldconfig.real: /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
原因：
系统找的是一个符号连接，而不是一个文件。
解决方法：
sudo mv /usr/lib/
nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org
sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org
sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1
sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1
5.make all -j8出现错误：
Makefile:588: recipe for target ‘.build_release/cuda/src/caffe/layers/embed_layer.o’ failed
make: * [.build_release/cuda/src/caffe/layers/embed_layer.o] Error 1
/usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’:
/usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope
return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n;
这个问题疑似跟Ubuntu16.04的版本有关系，
在caffe的Makefile里面第409行
NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)更改为
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
6.make all -j8出现错误：
fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录
解决方案：
1）在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
2）在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
7.make all -j8出现错误：
build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to google::protobuf::internal::WireFormatLite::WriteStringMaybeAliased(int, std::string const&, google::protobuf::io::CodedOutputStream*)'
设置环境变量：LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:$LD_LIBRARY_PATH，将/usr/lib/x86_64-linux-gnu/放在最前面
8.make all -j8出现错误：
build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::protobuf::io::CodedOutputStream::WriteStringWithSizeToArray(std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&, unsigned char*)'
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::protobuf::Message::InitializationErrorString[abi:cxx11]() const'
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::protobuf::internal::NameOfEnum[abi:cxx11](google::protobuf::EnumDescriptor const*, int)'
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::base::CheckOpMessageBuilder::NewString[abi:cxx11]()'
原因：
应该是安装anaconda了,而且在里面安装了protobuf相关的东西，和系统里安装的冲突了
解决方法：
将系统环境中的anaconda路径先注释掉，就可以成功make
gedit ~/.bashrc
备注掉anaconda的路径
