ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.0+caffe

ubuntu安裝過程（硬盤安裝）http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5493395.html
「可是千萬不要用麒麟版！！！比原版體驗要差不少！！！」
開關機的時候電腦最上面 有一行 提示 一晃即過,/dev/sda6: clean（未知，單不要緊）
http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/48649575（意義）

一、教程1
http://blog.csdn.net/zwyjg/article/details/16371349

二、教程2
https://jingyan.baidu.com/article/e4d08ffdace06e0fd2f60d39.html

注意點：
一、劃分分區時，只有交換分區不是主分區，其餘分區都是主分區，分區格式都是EXT4
二、引導器加載到boot\分區（老式電腦）

　　新式efi的電腦將引導器加載到efi分區！

三、沒有按照默認引導器安裝，安裝完成以後重啓並不能進入ubuntu，再進到w7中，刪除以前安裝的添加條目，添加linux引導、\boot分區
（看到下面加的是C盤目錄，不是很清楚，明明末尾磁盤安裝的，不過在c盤下確定有它的啓動文件）
分區詳解http://blog.csdn.net/arcsinsin/article/details/17143163

後續：
無線驅動安裝http://www.linuxdiyf.com/linux/27545.html
能聯網以後，開始配置環境

第一步 先裝顯卡驅動，先裝驅動，賓且屏蔽nouvea
　　一、網上教程從官網下載安裝包（裝了幾回，測試失敗，但發如今純命令行模式下--（筆記本fn+ctrl+alt+F1/返回F7），裝驅動就想在window的dos狀態，要先停用圖形界面（sudo *** stop），不知道爲何,裝好以後啓用（sudo *** start） ）
　　二、從系統自帶的驅動更新裏更新，方便
裝完以後 測試
sudo nvidia-smi
安裝成功的話，會顯示顯卡信息
重啓（裝好nvidia的驅動以後，應該自動的屏蔽了linux自帶的novea的驅動）

第二步，裝cuda,
　　2.1的確須要從官網下載對應版本的安裝包，最好放在在命令行模式下容易找到的地址
運行 sudo sh ****.run
不斷 空格 跳過提醒
輸入：accept
注意問題是否安裝驅動時：n
y/enter（默認） 一直下去

中間會有警告：incomplete install，由於還有幾個安裝依賴（什麼鬼），未安裝
運行
　　2.2 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
不出意外過程當中還會有相似安裝不成功的提示，無論它，反正也看不懂

　　2.3更愛環境變量之類的東西，目前仍是在純命令行模式下，因此最好安裝vim,用來更改環境變量
sudo apt-get install vim
sudo vi /etc/profile
打開後添加
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

sudo ldconfig當即生效，不出意外這裏會報錯，感受應該是2.2的緣由，解決方法
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
注意版本號可能不一樣

再來
sudo idconfig 應該不會報錯了
重啓

　　2.4 測試
nvcc -V應該會輸出cuda的版本

第三步 裝cudnn

(注意，不一樣版本的cuda配不一樣版本的cudnn,否則會發生訓練不收斂！！！！)
cuda8.0+cudnn5.1

找到官網，註冊賬號，下載對應版本的壓縮文件，在任意路徑下解壓，當前文件夾運行終端
udo 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*

cudnn安裝完成
http://www.2cto.com/os/201607/528798.html

ps:升級cudnn:

cudnn 版本 ：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

一、檢測：

cd /usr/local/cuda/lib64/

ll

二、刪除原來的文件

sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h

sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn
三、安裝安裝須要版本的cudnn
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/

四、不知道是否是創建鏈接

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

五、在更新cuda-9.0時，按照上述操做出現了這個錯誤：

sudo ldconfig
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7 不是符號鏈接

而後按照博客裏的方法，修正了：

 sudo ln -sf /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7.0.5 /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7 

具體緣由不明，感受是鏈接的錯誤，可是在未卸載cuda-8.0的狀況下，出現了cuda-8.0,cuda-9.0的文件夾，驅動彷佛也是兩個，怎麼解決？

 

第四部、opencvan安裝（opencv的cmake應該跟window下的cmake相同，但他媽的要那麼多依賴項？？？）

　　4.1，安裝依賴項（各類版本問題不一樣，ubuntu16.04）https://help.ubuntu.com/community/OpenCV

sudo apt-get install libopencv-dev build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm libtiff5-dev libjpeg-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev python-dev python-numpy libtbb-dev libgtk2.0-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils

下載對應版本的opencv3.2.0匹配cuda8.0
解壓到 /home，

cd opencv3.2.0,

mkdir build,

cd build

在此文件夾中：

　　4.2.cmake:
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 ..

個人中間出現這個問題
qt問題解決
I was able to solve this by using sudo apt-get install qt5-default

注意查看這幾項yes：
-- Use Cuda: YES (ver 6.5)
-- Use OpenCL: YES
--
-- NVIDIA CUDA
-- Use CUFFT: YES
-- Use CUBLAS: YES
-- USE NVCUVID: NO
-- NVIDIA GPU arch: 11 12 13 20 21 30 35
-- NVIDIA PTX archs: 30
-- Use fast math: YES

 

ps:cuda-9.0從新編譯OpenCV時，有兩處要注意：

一、cmake .. 選擇構建選項時要：

　二、編譯的時候，更改cmake文件：
http://blog.csdn.net/u014613745/article/details/78310916CUDA_GENERATION=Kepler

　　4.三、make編譯

make -j8 好長時間，近3個小時，不過還好此次編譯沒有出什麼問題。

sudo make install 編譯以後安裝

sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'更改環境變量

sudo ldconfig環境變量生效

重啓系統，重啓系統後cd到build文件夾下：

這一步可選，不建議，反正壞了老是要重裝的。

sudo apt-get install checkinstall
sudo checkinstall
執行了checkinstall後，會在build文件下生成一個以backup開頭的.tgz的備份文件和一個以build開頭的.deb安裝文件，當你想卸載當前的opencv時，直接執行dpkg -r build便可。

第五步，準備安裝caffe
糾結安裝Matlab,仍是安裝python時，感受二者都不會反正都要了解，以及空間大小就沒有安裝matlab

　　5.1ubuntu16.04不知道原本就有python仍是通過前面的安裝，放正都已經有了python，因此只須要安裝python的caffe依賴項就行了（什麼鬼！）

https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide
sudo apt-get update
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
sudo apt-get install -y python-pip
sudo apt-get install -y python-dev
sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy

　　5.2安裝caffe
http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889

　　5.3測試（http://www.cnblogs.com/yymn/articles/5018623.html）
mnist數據集測試

d $CAFFE_ROOT
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
./examples/mnist/train_lenet.sh | tee res.out

居然出現了問題！媽賣批的！！！！！！！！！！！！
Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (6 vs. 0) CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH
！！！！！！！！！！！！！我日，我不白裝了，裝了半天，尚未超能雲上的虛擬機好
官方的cudnn加速是不支持3.0如下的版本的，所以只能在Makefile.config中註釋掉USE_CUDNN這行，從新執行如下

還有幾個命令不知道（http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889）
make all -j8
make runtest
make pycaffe
make matcaffe

番外片：faster-rcnn
http://www.cnblogs.com/CarryPotMan/p/5390336.html
http://www.voidcn.com/blog/a125930123/article/p-6215083.html
感受應該是confile沒有配置好，已經下載了supervessl的makefile文件詳細研究一下
py-R-FCN use Microsoft-version Caffe which is compatible with cudnn 5.後面要考慮升級cudnn5

　　一、首先down"faster-rcnn-caffe"（我也記不清安裝了那些依賴了）

參考：http://blog.csdn.net/nicky_lyu/article/details/53181434

不過依賴項的第二步確定作了，我是這麼作的：
sudo apt-get install python-opencv
sudo pip install cython easydict
不過感受少安裝了一些依賴項
因此以後就一直報錯！！！！

　　二、編譯Cython模塊（什麼鬼）
$ cd py-faster-rcnn/lib
$ make

　　3編譯caffe和pycaffe
(這裏報了一點錯誤）

修改Makefile文件
　　3.一、（經驗，由於本身的cudnn不能用）註釋了use_cudnn=1編譯經過

　　3.二、（反正報了一些python的錯誤）
cuda8.0有關makeconfig的更改：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/ and
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/

在py-caffe/faster-caffe下
　　3.3（報了什麼錯，有關tk的）sudo apt-get install python-tk
cd $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn

　　3.4（No module named 'yaml' #）
sudo apt-get install python-yaml

make -j8

編譯經過

make test
有個layer.vision的錯誤，把報錯文件的這個頭文件註釋就好

make runtest
這一步只在雲上跑過，時間好長，並沒出錯，能夠略去

make pycaffe
應該是編譯出一些python的東西

四、運行（運行過程當中各類錯誤，不過還好有google!（其實上面有些應該是運行中報的錯吧！））
　　4.1下載模型
通常是使用其餘瀏覽器下載，放置py-caffe的data中（新建fasterrcnnmodels）中

　　4.2
./tools/demo.py
Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function
NMS注意（什麼鬼）/lib/fast_rcnn/config.py第205行，把__C.USE_GPU_NMS = Ture改爲__C.USE_GPU_NMS = False

番外片
原來github在遠程發生更改後要：
git pull origin master
(感受雲端與本地保持同步的意思！)
而後才能上傳
git push origin master

notepad（語言調節）
http://shouce.jb51.net/notepad_book/npp_func_code_hl.html

make test 錯誤（這個命令是什麼鬼）
http://hammer2505.cn/2016/10/16/deeplearning1/
運行好長時間！！！！！！！！！

黑屏（猜想顯卡衝突）https://my.oschina.net/eechen/blog/227134