本次训练主要参考：http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/65634482
感谢 Jesse_Mx ，帮助了我很多。
坑一【openCV未安装成功】：
openCV未安装成功会导致各种莫名的问题，比如：“No module named cv2”问题。
然而，正确解决openCV安装问题也不是一路畅通。下面是经过多次失败个人总结的openCV安装方法：
主要参考：
在Ubuntu中安装并测试OpenCV http://blog.csdn.net/pengz0807/article/details/49915573
使用的opencv版本是2.4.10
其中，CMake 命令改为：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -DWITH_EIGEN=OFF ..
sudo sh -c ‘echo"/usr/local/lib">/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
要改为
sudo sh -c ‘echo "/usr/local/lib">/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
解决“No module named cv2”问题：
sudo pip install opencv-python
ps：安装2.x版本的不需要下载 ippicv_linux_20151201.tgz 这个东西，3.x版本的需要
坑二【编译caffe】：
caffe的编译需要很多依赖库，所以安装过程中出现各种各样的奇葩问题是很正常的。下面是caffe安装：
主要参考网址：参考网址：http://blog.csdn.net/muzilinxi90/article/details/53673184
注意：git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 这个会很慢
其中：
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
替换为：
for req in $(cat requirements.txt); do sudo -H pip install $req --upgrade; done
需要多执行几次，以确保完全安装成功，没有任何问题！
【解决：ubuntu 没有/usr/include/hdf5/serial/】
Step 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/
Step 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
【解决：没有get_image_size工具，提示找不到get_image_size】
那是因为使用的是原版的caffe，需要切换至caffe-ssd分支：
方法一：
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe/ git checkout ssd # 切换至分支ssd
方法二：
直接下载github的zip包：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
坑三【CPU_ONLY】：
使用CPU_ONLY模式编译caffe会遇到更多的问题，所以强烈建议使用GPU模式。
如果出现训练终端，并报错类似以下错误：
sgd_solver.cpp:106] Iteration 13100，lr = 0.001 math_functions.cpp:250] Check failed: a <= b <0 vs -1.19209e-007> *** Check failure stack trace ***.
那么可以找到对应的cpp文件，在对应的位置注释掉类似下面的代码。
// CHECK_LE(a, b);
然后重新编译pycaffe和make all，并重新开始训练。
【解决：训练中断，提示内存不足】
即使改过batch_size的值，在低配置的机器还是有可能出现以下错误：
Check failed: *ptr host allocation of size 184320000 failed
*** Check failure stack trace: ***
@ 0xb72472b5 google::LogMessage::Fail()
@ 0xb724957f google::LogMessage::SendToLog()
@ 0xb7246dee google::LogMessage::Flush()
@ 0xb724a06d google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
@ 0xb76190b9 caffe::SyncedMemory::mutable_cpu_data()
@ 0xb73e8260 caffe::Blob<>::mutable_cpu_data()
@ 0xb7505c51 caffe::PoolingLayer<>::Forward_cpu()
@ 0xb7413e15 caffe::Net<>::ForwardFromTo()
@ 0xb7414062 caffe::Net<>::Forward()
@ 0xb7637d51 caffe::Solver<>::Step()
@ 0xb76388a9 caffe::Solver<>::Solve()
@ 0x8053221 train()
@ 0x804eff8 main
@ 0xb69e2637 __libc_start_main
@ 0x804f8cb (unknown)
此时，就需要换配置了。。。。。。。没其他办法。。。。。。