下载完成后解压，得到一个 cudn 文件夹，该文件夹下include 和 lib64 两个文件夹，命令行进入 cudn/include 路径下，然后进行以下操作：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件1
然后命令行进入 cudn/lib64 路径下，运行以下命令：
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件 sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成软衔接 sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接1234
这里需要注意第三行命令，网上有人的第三行命令为：
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接1
起初我执行的也是上条链接 libcudnn.so.5.1.5 的命令，但是后面编译caffe时出错，报错内容为 /usr/bin/ld: 找不到 -lcudnn，所以这里需要先查看一下自己应该链接的是 libcudnn.so.5.1.10 还是 libcudnn.so.5.1.5 ，查看方法为下：
locate libcudnn.so1
我执行完后显示如下：
yhao@yhao-X550VB:~$ locate libcudnn.so /home/yhao/.local/share/Trash/files/libcudnn.so /home/yhao/.local/share/Trash/files/libcudnn.so.5 /home/yhao/.local/share/Trash/files/libcudnn.so.5.1.10 /home/yhao/.local/share/Trash/files/cuda/lib64/libcudnn.so /home/yhao/.local/share/Trash/files/cuda/lib64/libcudnn.so.5 /home/yhao/.local/share/Trash/files/cuda/lib64/libcudnn.so.5.1.10
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/home/yhao/.local/share/Trash/info/libcudnn.so.5.1.10.trashinfo /home/yhao/.local/share/Trash/info/libcudnn.so.5.trashinfo /home/yhao/.local/share/Trash/info/libcudnn.so.trashinfo /home/yhao/cuda/lib64/libcudnn.so /home/yhao/cuda/lib64/libcudnn.so.5 /home/yhao/cuda/lib64/libcudnn.so.5.1.10 /usr/local/lib/libcudnn.so
/usr/local/lib/libcudnn.so.5123456789101112131415
可以看到我的文件是 libcudnn.so.5.1.10 ，并没有 libcudnn.so.5.1.5，所以第三行命令我链接的是 libcudnn.so.5.1.10 ，这里第三行链接命令视你的查看结果而定。
安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功，若出现以下信息则表示安装成功：
yhao@yhao-X550VB:~$ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.6112345
第8步 安装 opencv3.1
进入官网 : http://opencv.org/releases.html , 选择 3.1.0 版本的 source , 下载 opencv-3.1.0.zip
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解压到你要安装的位置，命令行进入已解压的文件夹 opencv-3.1.0 目录下，执行：
mkdir build # 创建编译的文件目录 cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. make -j8 #编译 12345678
在执行 make -j8 命令编译到 92% 时可能会出现以下错误：
modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:120:54: error:
‘NppiGraphcutState’ has not been declared
typedef NppStatus (*init_func_t)(NppiSize oSize, NppiGraphcutState** ppState, Npp8u* pDeviceMem);1234
这是由于opecv3.1与cuda8.0不兼容导致的。解决办法：
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修改 /opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp 文件内容，如图：
编译成功后安装：
sudo make install #安装1
安装完成后通过查看 opencv 版本验证是否安装成功：
pkg-config --modversion opencv 1
第9步 安装 caffe
首先在你要安装的路径下 clone ：
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git1
进入 caffe ，将 Makefile.config.example 文件复制一份并更名为 Makefile.config ，也可以在 caffe 目录下直接调用以下命令完成复制操作 ：
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config1
复制一份的原因是编译 caffe 时需要的是 Makefile.config 文件，而Makefile.config.example 只是caffe 给出的配置文件例子，不能用来编译 caffe。
然后修改 Makefile.config 文件，在 caffe 目录下打开该文件：
sudo gedit Makefile.config1
修改 Makefile.config 文件内容：
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1.应用 cudnn
将
#USE_CUDNN := 1 修改成：
USE_CUDNN := 11234
2.应用 opencv 版本
将
#OPENCV_VERSION := 3 修改为：
OPENCV_VERSION := 31234
3.使用 python 接口
将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1 修改为
WITH_PYTHON_LAYER := 11234
4.修改 python 路径
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
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