1 GPU设备
1.1 本人使用的GPU设备
名称：七彩虹GTX980Ti显卡iGame980Ti烈焰战神X 6G
１．２ 硬件问题
Laboratory Tested Hardware:
Berkeley Vision runs Caffe with K40s, K20s, and Titans including models at ImageNet/ILSVRC scale. We also run on GTX series cards and GPU-equipped MacBook Pros. We have not encountered any trouble in-house with devices with CUDA capability >= 3.0. All reported hardware issues thus-far have been due to GPU configuration, overheating, and the like.
CUDA compute capability:
如果设备的运算能力 <= 2.0, 受限于设备的性能, 可能需要减少 CUDA的线程数量 和 批处理的 大小(sizes). 你的吞吐量可能会发生变化.
安装后, 参照我们的 reference performance numbers 确保所有的配置是正确的.
工程问题请参照 hardware/compatibility.
２ GPU驱动、ＧＰＵ开发工具安装、Ｃｕｄｎｎ
2.1 基于cuda_8.0.44_linux2.run安装
下载地址：/real_myth/article/details/52724892
2.2 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
install path：/usr/local/cuda-8.0/
其中，/usr/local/cuda/是软连接，指向/usr/local/cuda-8.0/
３ Caffe
３．１一般依赖
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
CUDA: 通过apt-get或者 NVIDIA 的.run包安装.NVIDIA的包一般包含最新的库和驱动版本,但是安装需要手动设置.如果通过做安装包安装，依赖库和驱动可以分别独立的安装; 驱动绑定的依赖库可能会比较旧，但是对于只使用CPU的模式可以跳过.
BLAS: 安装 ATLAS 通过sudo apt-get install libatlas-base-dev或者 install OpenBLAS 或者 MKL（较好的CPU性能）完成.
Python(可选): 如果使用默认的Python，用于 pycaffe接口Python头文件安装方式：sudo apt-get installpython-dev.
３．２兼容性 16.04
Ubuntu 16.04需要安装CUDA 8
Ubuntu14.04剩余的依赖
在版本 14.04下都是依赖包的方式.
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
Ubuntu12.04剩余的依赖
在12.04下需要手工安装.
# glogwget https://google-/files/glog-0.3.3.tar.gztar zxvf glog-0.3.3.tar.gzcd glog-0.3.3./configuremake && make install# gflagswget /schuhschuh/gflags/archive/master.zipunzip master.zipcd gflags-mastermkdir build && cd buildexport CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1make && make install# lmdbgit clone /LMDB/lmdbcd lmdb/libraries/liblmdbmake && make install
注意： glog 和最新的 gflags 版本 (2.1)不兼容, 所以要先给予 glog 编译.
４ 编译
4.1 Makefile
现在已经具备了所有的依赖条件, 编辑你的配置文件Makefile.config，改变你的安装路径(you should especially uncomment and setBLAS_LIBaccordingly on distributions likeCentOS / RHEL / Fedorawhere ATLAS is installed under/usr/lib[64]/atlas)，默认的配置是可以的，但是如果你使用的是Anaconda Python，请解注释相关的行。
cp Makefile.config.example Makefile.config# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python)make allmake testmake runtest
编译的时候如果要引入cuDNN加速，你需要在文件Makefile.config中解注释USE_CUDNN := 1。
如果你的电脑上没有 GPU，你应该使用CPU-only模式的Caffe，请在文件Makefile.config中解注释CPU_ONLY := 1。
要编译 Python 和 MATLAB 包，请独立的执行make pycaffe和make matcaffe. 请务必首先在Makefile.config中配置你的MATLAB 和 Python路径！
Distribution: 运行make distribute来创建一个包含所有的Caffe 头文件, 编译好的依赖库，二进制文件等的分布式路径，用于其他机器的配置.
Speed: 如果要快速的编译,请通过make all -j8的方式并行编译，其中8是并行编译的线程的数量(并行线程的数量最好等于你机器CPU核的数量).
到目前为止,你已经安装了Caffe, 请参照 MNIST tutorial 和 reference ImageNet model tutorial进行进一步的操作.
4.2 使用CMake (beta)编译
通过手工编辑Makefile.config的方式告诉Caffe 寻找依赖的的位置, Caffe 也提供了一个基于 CMake的编译系统 (currently in “beta”).要求CMake 版本 >= 2.8.8. 基本的安装步骤如下:
mkdir buildcd buildcmake ..make allmake runtest
See PR #1667 for options and details.
