由于最近安装了Ubuntu 16.04，本文教程的特点是不需要降级gcc的版本，毕竟cuda8.0已经支持gcc5以上(默认不支持，实际支持)。
本文是在参考caffe官网教程以及http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm结合自己总结经验而来，对此表示感谢。
Ubuntu 14.04安装Nvidia CUDA7.5并搭建Python Theano深度学习开发环境http://www.linuxidc.com/Linux/2015-09/123562.htm
Ubuntu下CUDA（含GPU卡驱动）安装过程http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120456.htm
Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm
Ubuntu 14.04 安装配置CUDA http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107501.htm
Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5实录 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107502.htm
Ubuntu安装Theano+CUDA http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm
关于Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接 Ubuntu 12.04 安装 CUDA-5.5
Ubuntu 16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132859.htm
1. 所需文件下载
1.1 Ubuntu16.04在官网下载，然后在windows下用UltraISO制作，相关文章搜索有一大片，此处不再赘述。
1.2 cuda8.0下载，下载的版本是ubuntu15.04的run文件，个人感觉比较方便。
1.3 cudnn5.1下载，进去之后如果有注册过nvidia的账户直接点击download，否则需要注册一个账户，注册完之后有一个调查，随便选几个钩就可以，然后下一步是接受条款开始就可以下载了。
1.4 caffe下载就在官方的github下载就可以了
2. 显卡驱动安装
2.1 第一种方法是直接在ubuntu系统设置，软件和更新里面，选择中国的服务器源刷新之后，点击附加驱动选项，在Nvidia Corporation选择最新版本，然后点击应用更改，下载安装完之后重启。
2.2 第二种方法是去官方下载好驱动的run文件，选择对应显卡型号下载。然后关机把显示器插到集成显卡接口上，或者终端下
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
输入密码后在最后一行编辑上
blacklist nouveau
Ctrl +C保存后终端输入
sudo update-initramfs -u
重启之后在界面按Ctrl+Alt+F2，输入root以及密码，然后
service lightdm stop
sh 你自己的驱动文件的完整路径，默认选项就可以安装了，安装后重启
3. Cuda8.0安装
3.1 以文件名为cuda.run为例，终端下输入
sh cuda.run --override 启动安装程序，此处有大量的条款，一路空格到最后 输入accept，依次输入n(不安装显卡驱动)，然后一路y回车，有一个地方需要输入密码，还有两个地方确认安装路径，直接回车即可，完成安装，默认安装路径是/usr/local
3.2 cudnn安装
将下载下来（注：请使用linux系统下载，不然会是其他文件， nvidia也是够了）的cudnn-5.1-linux-x64-v4.0-prod.tgz 解压之后，解压后的cuda文件夹先打开里面的include文件夹，空白右键在终端打开输入：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cd ~/cuda/lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
继续更新文件链接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.4
sudo ln -s libcudnn.so.4.0.7 libcudnn.so.4
sudo ln -s libcudnn.so.4 libcudnn.so
然后设置环境变量
sudo gedit /etc/profile
在末尾加入
PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export PATH
保存之后创建链接文件
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
键盘按a进入编辑状态，添加文字
/usr/local/cuda/lib64
然后按esc，输入:wq保存退出。
终端下接着输入
sudo ldconfig
使链接生效
4. 生成Cuda Sample测试
首先在此之前先把需要的依赖包都安装好，为接下来make caffe做准备 （其中包括ATLAS 也可以选择装MKL或者OpenBLAS）
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
然后开始make samples ，终端下
cd /home/gomee/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples
sudo make all -j4
我是4核电脑所以用了j4，如果不是cudnn5.1正常情况下肯定会报错“unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!”，原因就是这个cuda不支持gcc5.0以上，终端运行
cd /usr/local/cuda-7.5/include
cp host_config.h host_config.h.bak
sudo gedit host_config.h
Ctrl+F寻找有”4.9”的地方，应该是只有一处，在其上方的
#if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 9)将两个4改成5，保存退出，继续
cd /home/gomee/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples
sudo make all -j4
这就应该开始make了，此处大约有5、6分钟。完成之后
cd /home/gomee/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin/x86_64/linux
./deviceQuery
最后会出现类似以下的信息
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 960
Result = PASS
这就说明成功了。
5. Python配置
将之前github下载的caffe压缩文件解压缩到任一目录，然后安装python
python的版本安装有两种方式：
第一是直接安装anaconda，去官网下载 ，选择linux 64bit 2.7版本下载安装，anaconda安装方便但是需要在最后的make配置文件中更改python包含路径。
第二种方法就是使用原生的python2.7版本，终端下
sudo apt-get install python-pip 安装pip
这里我们用pip安装一些python需要的依赖包，不过为了避免各种问题，也可以通过apt-get安装
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
以caffe默认解压到/home/user(你的用户名)/ ，文件夹名名称caffe为例
cd /home/user/caffe/python
sudo su
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
这里用pip安装可能速度很慢，很可能下载好几个小时，推荐用清华大学的pip源临时安装，所以命令改为如下：
for req in $(cat requirements.txt); do pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $req; done
这里如果第一次有很多红字错误，建议再运行几遍指导安装成功，对于黄字提示无需理会，可能是pip版本需要更新。
6. Caffe编译过程
接下来要进入最后的步骤了，终端中
cd /home/user/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
gedit Makefile.config
将USE_CUDNN := 1 取消注释
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include后面打上一个空格 然后添加/usr/include/hdf5/serial 如果没有这一句可能会报一个找不到hdf5.h的错误
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include先不做更改。
如果是需要生成matlab的caffe wrapper 请取消注释MATLAB_DIR然后替换为自己的目录
说一下提前会出现的问题：
第一，make过程中出现比如 string.h ‘memcy’ was not declared in this scope的错误是由于gcc编译器版本太新，解决方法是打开makefile搜索并替换
NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS) 为 NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS) 保存退出
第二，在make过程中还会报一个ld找不到libhdf5 和libhdf5_hl的链接问题，这个原因可能也是因为hdf5的问题，首先看/usr/lib/x86_64-linux-gnu 目录下有没有libhdf5.so和libhdf5_hl.so，如果有的话，查看属性是否有正确的链接(正常情况下应该是没有这两个文件)，然后右键在终端中打开
sudo ln libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
注意，10.1.0和10.0.2可能不同电脑安装版本不同，注意看当前目录下存在的文件然后
sudo ldconfig 生效
如果没有的话
将# Whatever else you find you need goes here.下面的
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
//这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径
cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
\\然后根据情况执行下面两句：
sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
接下来就是直接编译的过程
cd /home/user/caffe
make all -j4
make test -j4
make runtest
make pycaffe
make matcaffe
如果编译没报错正常的话，基本就没问题了。测试python打开
cd /home/user/caffe/python
python
import caffe
如果不报错就说明编译成功
测试matlab打开./caffe/matlab/+caffe/private，看有没有生成一个caffe的mex文件，可以运行+test文件夹里面的程序测试。
小问题：
在使用python接口的时候，可能会报一个什么错误(我给忘记了–!)，对了是’Mean shape incompatible with input shape.’的错误，处理方法是python/caffe文件夹，编辑io.py文件，将
if ms != self.inputs[in_][1:]:
raise ValueError(‘Mean shape incompatible with input shape.‘)
替换为
if ms != self.inputs[in_][1:]:
print(self.inputs[in_])
in_shape = self.inputs[in_][1:]
m_min, m_max = mean.min(), mean.max()
normal_mean = (mean - m_min) / (m_max - m_min)
mean = resize_image(normal_mean.transpose((1,2,0)),in_shape[1:]).transpose((2,0,1)) * (m_max - m_min) + m_min
然后make clean再重新make
7. 总结
至此，Ubuntu16.04下编译Caffe的教程就结束了