当前，计算机视觉研究如火如荼，Deep Learning更是被捧上神坛，要靠自己完全实现DNN是一个很困难的过程，一个好的框架显得至关重要。BVLC发布的caffe就是一个很好用的DeepLearning框架。关于caffe的安装教程网上有很多，本文主要根据自己的安装经历讲讲如何快速的安装caffe。
- OS：Ubuntu 14.04 LTS/15.04
- cuda version :7.5
- cudnn 7.0 v3
- Matlab R2015b
驱动安装
显卡驱动推荐用ubuntu自带的软件库安装
sudo apt-get install nvidia-xxx其中，’xxx’是驱动版本号，一般都兼容。
cuda,cudnn,caffe下载
cuda下载
从NVIDIA官网下载cuda Toolkit 。推荐下载deb文件，方便安装。
cudnn下载
用户可以去NVIDIA官网下载cudnn 。
caffe下载
下载caffe，可用git命令从github下直接copy下来：
cd ～
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git也可以访问github主页，下载zip文件。建议存放在当前用户目录下，即/home/username/caffe，下文用caffe_root替代。
依赖安装1
Terminal下执行：
sudo apt-get isntall build-essential libprotobuf-dev libopencv-dev libboost1.55-all-dev libatlas-dev libgoogle-glog-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler #推荐安装lib包，方便不易出错
cd caffe_root/python/ #caffe_root是caffe文件的根目录
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done #安装python所需依赖yilaicuda安装2
Terminal下执行：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntuxxxx-x-x-local_x.x-xx_amd64.deb其中，’x’为下载的版本号，与自己下载的文件一直即可。或者双击下载的文件即可开始安装。
Toolkit安装玩之后，在Terminal下执行：
sudo apt-get install cuda该命令执行完，即可添加环境变量。
设置环境变量：
Terminal下执行：
sudo gedit /etc/profile在文件末端添加如下命令：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/your/cuda
export PATH=$PATH:/path/to/you/cuda/bin其中，/path/to/your/cuda/是安装cuda的根目录，用本文介绍的方法安装默认实在/usr/local/cuda-7.5/。为什么不是cuda而是cuda-7.5呢，主要时cuda目录里只是一些链接。改完之后保存并关闭，在Terminal下执行：
source /etc/profile
nvcc -V #检测是否安装成功
``
nvcc: NVIDIA (R) cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015
cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17
``出现类似上面的信息即为安装成功，进一步测试可以运行如下命令：
cuda-install-samples-7.5.sh <dir> #<dir>是要存放例子的目录然后进入相关例子的目录，make编译下，即可运行。
cudnn的安装是很简单的，然后解压文件，把对应目录下的文件copy到前面安装的cuda的对应目录下即可。
tar cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgz
cd cuda
cp include/* /usr/local/path/to/your/cuda/include/
cp lib64/* /usr/local/path/to/your/cuda/lib64/到此，cuda安装完成。
Python和Matlab安装
Python
在ubuntu下Python是已经安装好的，需要的依赖也在前面的步骤中完成，所以无需再安装。
这里需要做的就是把PYTHONPATH写进/etc/profile。
sudo gedit /etc/profile #打开配置文件
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/your/python/ #在配置文件末端添加Matlab
Matlab的安装教程网上有很多，也提供了文件包，读者可以上百度google一下，这里就不赘述了。
caffe安装
一切就绪，现在就可以开始进入主题啦：
第一步，更改Makefile文件
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
gedit Makefile.config在Makefile.config文件中，做如下更改：
- #USE_CUDNN :=1
+ USE_CUDNN :=1
- CUDA_DIR :=/usr/local/cuda
+ CUDA_DIR :=/usr/local/cuda-7.5
- INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
+ INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/至此，编译caffe的准备就结束了。
第二步，在Terminal下执行：
cd caffe_root #进入caffe根目录
make all test runtest -jx #x为cpu核心数，例如8核，-j8，此举为了加快编译速度。若编译过程无错误提示，则caffe安装完成。
第三步，添加环境变量：
sudo gedit /etc/profile
export PATH=$PATH:caffe_root/.build_release/tools/工具整好了，各种模型可以跑起来了！
致谢
感谢BVLC提供如此方便的框架。