Ubuntu安装caffe及python和opencv
Ubuntu版本：16.04.03 LTS，可以比较顺利地全部安装python所需的各种依赖，而不需要安装anaconda包。否则会引起新的软件之间的冲突。
Opencv：2.4.9 Python：2.7 Cuda：8.0 Cudnn：5.1
1. 解决无法安装ubuntu操作系统的问题
最近楼主购入一台华硕游戏本，发现无法安装ubantu。在安装中发现除了debian外所有使用自动安装方式的linux发行版均不能安装，于是研究就开始了。opensuse卡在写入引导，fedroa和centos卡在启动，ubuntu卡在启动安装，怀疑是u盘制作工具有问题，于是尝试了几种工具，就连dd命令也试过了，结果都无法解决。
解决方法：重新开机，光标选中“Install Ubuntu” ，按“e”，进入grub界面，将倒数第二行中的“quiet splash ---”改为“nomodeset”。F10保存，就可以进入安装界面，进行安装。
安装ubuntu系统之后，还需要将Ubuntu集成的开源驱动加入黑名单，即增加/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件： sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在该文件中增加如下两行： blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
激活上述文件发挥功能，执行sudo update-initramfs –u
执行 $lspci | grep nouveau，查看是否有内容，没有说明禁用成功，如果有内容，就执行： $sudo reboot
2. 安装caffe及python
先下载caffe
# sudo git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
然后安装一堆第三方库
# sudo apt-get install libatlas-base-dev # sudo apt-get install libprotobuf-dev # sudo apt-get install libleveldb-dev # sudo apt-get install libsnappy-dev # sudo apt-get install libopencv-dev # sudo apt-get install libboost-all-dev # sudo apt-get install libhdf5-serial-dev # sudo apt-get install libgflags-dev
# sudo apt-get install libgoogle-glog-dev # sudo apt-get install liblmdb-dev
# sudo apt-get install protobuf-compiler # sudo apt-get install python-dev
接着，安装opencv
1
# cd caffe
# sudo git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV # cd Install-OpenCV/Ubuntu # sudo sh dependencies.sh # cd 2.4
# sudo sh opencv2_4_10.sh
opencv的另一种安装方式 直接克隆下来
sudo git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV 进入 cd Install-OpenCV/Ubuntu/2.4 给所有shell脚本加上可执行权限 chmod +x *.sh
安装其他版本出错了,建议装这个: sudo ./opencv2_4_9.sh
或：sudo sh opencv2_4_10.sh
最终出现OpenCV ready to be used(表示成功)
接下来，编译caffe # cd ~/caffe
# sudo cp Makefile.config.example Makefile.config # make all
至此，caffe安装完成。
3. 安装python所需要的各种依赖
Cython>=0.19.2 numpy>=1.7.1 scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3 matplotlib>=1.3.1 ipython>=3.0.0 h5py>=2.2.0 leveldb>=0.191 networkx>=1.8.1 nose>=1.3.0 pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2 protobuf>=2.5.0 python-gflags>=2.0 pyyaml>=3.10 Pillow>=2.3.0 six>=1.1.0
可以尝试采用如下命令安装上述库文件，但是没有验证过： sudo pip install -r ./python/requirements.txt
2
如果没有pip需要先安装下pip：sudo apt install python-pip
安装好上述python的依赖之后重新对caffe进行编译。并且执行make pycaffe编译。编译好之后，在python环境下可以执行import caffe和import cv2功能。如果python可以顺利导入这两个库，则说明安装成功，否则安装失败。
4. 安装nvidia显卡驱动
这里要尤其注意，安装显卡驱动要先切换到文字界面，(按Ctrl+Alt+F1~F6).所以，启动电脑后，先进入文字界面。从recovery mode进入Ubuntu之后，crtl+alt+F1可进入命令行模式（tty）。crtl+alt+F7可退出命令行模式。
首先改变驱动程序的文件属性为可执行文件。 $ chmod a+x /home/username/NVIDIA.run
当输入安装指令时，不要简单地输入 sudo ./....run，而是输入： sudo ./NVIDIA.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files -no-x-check：安装驱动时关闭X服务
-no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau
-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件 这样再reboot，就不会出现循环登录的问题。
注意：这里的NVIDIA.run代表包含具体的从NVIDIA官网下载的驱动的版本号。上述指令可以避免显卡安装之后的循环登录问题。
如果在安装时直接输入安装指令，则会在登录界面输入密码后依然跳转回登陆界面，无限循环，这是我在使用.run文件安装时遇到的问题，上述安装指令是一个亲测有效的解决方案。
有时在安装nvidia显卡之前，可能需要卸载已有的显卡驱动。删除以前激活的显卡驱动或者旧版本的nvidia官方驱动，在终端中输入如下命令： sudo apt-get –purge remove nvidia-*
sudo apt-get remove --purge nvidia-331-updates
如果安装的是官网下载的驱动, 则重新运行run文件来卸载 sh ./nvidia.run –uninstall
5. 安装nvidia显卡驱动2
1. 删除之前安装的nvidia驱动，运行 sudo apt-get purge nvidia-* 2. 删除已有驱动也可用sudo apt-get autoremove nvidia-* 命令 3.
2. 添加第三方驱动源，运行 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 或者 sudo apt-add-repository ppa:xorg-edgers/ppa
3. 更新源，运行 sudo apt-get update
4. 查询nvidia驱动可用版本，运行sudo apt-cache search nvidia-* 查询相应版本 4. 安装驱动，运行 sudo apt-get install nvidia-367
6. 安装cuda
可参考nvidia公司官网的NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX.pdf进行安装。
3
(1) 修改gcc/g++版本(这一步似乎不执行也能使得cuda正常运行) 由于cuda8不支持gcc/g++5以后的版本，所以需要做以下更改。
改变系统默认的gcc/g++编译器版本，换成gcc/g++-5
1. 2. 3. 4.
sudo su
cd ../../usr/bin
ln -s /usr/bin/g++-5 /usr/bin/g++ -f ln -s /usr/bin/gcc-5 /usr/bin/gcc -f
这样，gcc就默认成gcc-5，g++也默认成g++-5了。
(2) 下载cuda包后执行以下命令：
1 sudo chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run 2 sudo ./cuda_8.0.44_linux.run
注意：执行后会有一系列提示让你确认，但是注意，有个让你选择是否安装nvidia367驱动时，一定要选择否：
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
因为前面我们已经安装了更加新的nvidia367，所以这里不要选择安装。其余的都直接默认或者选择是即可。
(3) 环境变量配置
打开~/.bashrc文件： sudo gedit ~/.bashrc 将以下内容写入到~/.bashrc尾部：
1 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} 2 export
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
激活环境变量设置：source ~/.bashrc
(4) 添加环境变量(如果已执行(3),则本步骤可不执行)
编辑计算机文件夹下的/etc/profile，加入CUDA环境变量（下面的2，3句），保存。 1. sudo gedit /etc/profile 2. export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 保存后执行下面的命令，使其生效： 1. source /etc/profile
同时，进入/etc/ld.so.conf.d/文件夹，执行下面的命令，新建一个名为cuda.conf的文件。 1. sudo gedit cuda.conf 然后在文件中写入如下内容： 1. /usr/local/cuda/lib64
保存后执行下面的命令，使其生效。 1. sudo ldconfig (5) Build CUDA Sample
进入usr/local/cuda/samples，然后build samples，命令如下： 1. sudo make all -j8
在执行完之后，进入samples/bin/x86_64/linux/release目录下，在终端执行查询命令： 1. ./deviceQuery
如果返回了你电脑显卡的信息，且结尾有Result=PASS，则表示安装成功，否则，建议重启电脑之后再次尝试查询命令。
4
(6) 测试CUDA的samples
1 cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery 2 make
3 sudo ./deviceQuery
如果显示一些关于GPU的信息，则说明安装成功。
(7) Qustion2 and Answer2： (a) 问题1
进行上述检测后，如果输入nvcc –version命令后出现nvcc没有安装或\directory\等问题，则采用以下措施：
Your PATH environment variable is not set up correctly. Ensure that your PATH includes the bin directory where you installed the Toolkit, usually /usr/local/cuda-8.0/bin. 1. $ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} (b) 问题2 nvcc -V 问题是
The program 'nvcc' is currently not installed. You can install it by typing: sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
但是我们已经安装了cuda，在 /usr/local 能够看到文件夹 cuda-7.5。 这需要如下设置 执行sudo gedit ~/.bashrc，在最后面，64位的话粘贴以下内容： export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 接着执行 source ~/.bashrc 使其立即生效 下面查询 nvcc -V
可见如下结果
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
5