Caffe环境这是第四次配了，第一次是CPU版本，比较简单，很容易就配成功了。后面两次是GPU版本，但总有一堆问题。这次边配环境边记录下来，如果再遇到问题也好查找。版本说明如下：
Caffe: CUDA8.0 + cuDNN8.0 + OpenCV3.1.0 + Python2.7 + Matlab2014b + blas(mkl)

1.重装系统

2. 安装五笔输入法

由于要边配边记录，所以就先安装输入法了。

sudo apt-get install ibus ibus-clutter ibus-gtk ibus-gtk3 ibus-qt4    
im-switch -s ibus
sudo apt-get install ibus-table-wubi 
killall ibus-daemon            
ibus-daemon -drx

第一条语句是安裝IBus框架，有些版本自带了框架，则不需要安装。
第二条语句是启动IBus框架。(安装的时候提示im-switch: command not found，原来是现在改成了im-config，然后在选项中选择ibus。)
第三条语句是安装五笔引擎。
第四条重启IBus输入法框架：Kill掉ibus进程(如果ibus没有运行，会显示：
ibus-daemon: no process found
然后
输入ibus-daemon -d
就出来了。)
第五条重启IBus输入法框架：重启进程

3. 装显卡驱动。

显卡型号：GTX950。
查看显卡型号：

lspci | grep VGA

再进入nvidia官网搜索对应的驱动版本。
由于命令行安装比较容易，所以采用命令行安装。
开始安装：
首先按住ctrl+Alt+F1进入文字界面，然后执行以下语句：

sudo apt-get purge nvidia-*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-370
sudo reboot

重启后执行：

nvidia-smi

出现以下界面：

则代表显卡驱动安装成功。
顺便说一下截图功能：
进入System Settings－－Keyboard－－Shortcuts－－Screenshots
我设置的：

选中的那个是Alt+print

gnome-screenshot -h

用来查看这些快捷方式

4. cuda8.0安装

简介：
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA?架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA?的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。
文件可在https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载。
参考www.itdadao.com/articles/c15a234199p0.html安装。
下载完后进入目录：

cd Downloads/soft/

进行MD5检验，确保安装包正常:

sudo md5sum cuda.run

结果：

检验正确后，输入如下代码安装（第一行修改文件权限，第二行执行文件安装）：

chmod 777 cuda.run
sudo ./cuda.run --override

需要一直按住ENTER键。
后面选项答案依次为：
accept
n
y
/usr/local/cuda-8.0
y
y
/home/huhui
第三行配置询问是否要安装nvidia图形驱动器，一定要选n，因为之前已经安装过了，如果再安装则会报错。
如图：

5. CUDNN安装

下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
进入下载目录：

cd Downloads/soft

我解压到上一层目录：（后面的-C ../不要就是解压到当前目录）

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C ../

解压后有个cuda文件，内有include和lib64两个文件夹，进入include文件夹，执行如下命令复制头文件：

cd ../cuda/include/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

再cd命令切换进lib64文件夹，执行如下命令复制动态链接库：

cd ../lib64/
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/

然后进入复制后的动态链接库进行新的链接。先进入目录：

cd /usr/local/cuda/lib64/

然后查看已有链接：

ls -al | grep libcudnn

删除原有动态文件:

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5

再次查看：

ls -al | grep libcudnn

已删除，现在建立新的链接：

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

再次查看

ls -al | grep libcudnn

已链接好！
然后设置环境变量和动态链接库：

sudo gedit /etc/profile

然后再打开的文件末尾加上（“=”前后不要有空格）

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

保存之后创建链接文件：

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

这时出现（若未出现问题可跳过）

于是检查一下vim是否安装：

rpm -qa|grep vim

rpm没有安装，按照提示执行：

sudo apt install rpm

再执行

rpm -qa|grep vim

什么结果也没有返回。于是在命令行输入：

vim

出现结果：

为安装vim，输入命令：

sudo apt install vim

再执行

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

现在可以打开了。在文件加入以下内容：

/usr/local/cuda/lib64

按下esc，按下wq保存后退出。并在终端输入以下命令使该链接生效：

sudo ldconfig

使用sample里面的例子来测试还需要编译。因为当前的cuda还不支持gcc5.0以上的版本，在编译之前，我们需要修改配置文件，否则无法编译成功。(之前试过降低gcc版本，搞了很久没成功，这样改会有warning，但是还是先这样吧。)

cd /usr/local/cuda-8.0/include/
sudo cp host_config.h host_config.h.bak
sudo gedit host_config.h

113行如下：

#if __GNUC__ > 5 || (__GNUC__ == 5 && __GNUC_MINOR__ > 3)

说明GCC版本要在5.3以下。查看自己的gcc版本：

gcc --version

5.4的版本，所以这句话需要改，于是我把3直接改成9：

#if __GNUC__ > 5 || (__GNUC__ == 5 && __GNUC_MINOR__ > 9)

保存后退出。然后进入用例文件进行编译（注意执行第二步命令时候需要较长时间是正常现象）：

cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/
sudo make -j16

编译成功。

cd bin/x86_64/linux/release/
sudo ./deviceQuery

运行结果：

说明显卡驱动和cuda安装成功。