一、Linux的安裝～ubuntu15.04（自帶python2.7.11）
apt-get update
apt-get install git vim cmake automake
二、cuda7.5
獲取CUDA安裝包,安裝包NVidia官網下載。（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）
dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb`
apt-get update`
apt-get install cuda`
再安裝nvcc編譯器，輸入以下命令查看安裝是否成功
nvcc --version
三、matlab
1.下載Mathworks.Matlab.R2014a.Unix.iso,右鍵 - 使用磁盤映像掛載器打開”，進入裝載的虛擬光盤，拷貝全部文件至home/Matlab 文件夾，復制Crack/install.jar至 home/Matlab/java/jar/ 並覆蓋源文件，不然編譯會出bug.
2.授權安裝文件夾
$ chmod a+x Matlab -R
3.安裝
$ ./install
4.激活（略）
5.拷貝 libmwservices.so 至 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64
6.降級gcc,不然之後matlab的mex無法使用
$ apt-get install -y gcc-4.7
$ apt-get install -y g++-4.7
鏈接gcc/g++降級
<pre>$ cd /usr/bin
$ rm gcc
$ ln -s gcc-4.7 gcc
$ rm g++
$ ln -s g++-4.7 g++
7. 暴力引用新版本GLIBCXX_3.4.20
$ sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.20 /usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6.0.20 （libstdc++.so.6.0.20的版本，可能因為系統不同而不同，使用最新的就可以了。）
目錄切換到 /usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/ ，非常重要！
$ sudo mv libstdc++.so.6 libstdc++.so.6.backup （僅僅是備份，可以不備份，直接刪除）。
$ sudo ln -s libstdc++.so.6.0.20 libstdc++.so.6
$ sudo ldconfig -v
通過命令“strings /usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX_” 可以看一下，是否已經成功包含了GLIBCXX_3.4.21，如果已經存在，基本上就成功了。
四、安裝BLAS
1.可以選擇（ATLAS，MKL或者OpenBLAS），這裡使用MKL，首先下載並安裝英特爾® 數學內核庫 Linux* 版MKL(Intel(R) Parallel Studio XE Cluster Edition for Linux 2016)
$ tar zxvf parallel_studio_xe_2016.tar.gz （如果你是直接拷貝壓縮文件過來的）
$ chmod a+x parallel_studio_xe_2016 -R
$ sh install_GUI.sh
2.MKL與CUDA的環境設置
a. 新建intel_mkl.conf， 並編輯之：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf
/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64
b. 新建cuda.conf，並編輯之：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
/usr/local/cuda/lib64
/lib
c. 完成lib文件的鏈接操作，執行：
$ sudo ldconfig -v
五、安裝OpenCV 3.0.0
1. 下載並編譯OpenCV（官網原版OpenCV：http://opencv.org/）， 或者使用我提供的修改版的安裝包(前面的百度雲下載)（下面的安裝方式使用該包完成，安裝包修改了dependencies.sh文件並增加了OpenCV 3.0.0的安裝文件）
2. 切換到文件保存的文件夾，然後安裝依賴項：
$ sudo sh Ubuntu/dependencies.sh
3. 切換目錄Ubuntu\3.0\安裝OpenCV 3.0.0：
$ sudo sh opencv3_0_0.sh
六、安裝其他依賴項
1. Google Logging Library（glog），下載地址：https://code.google.com/p/google-glog/，然後解壓安裝：
$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
$ ./configure
$ make
$ sudo make install
如果沒有權限就chmod a+x glog-0.3.3 -R , 或者索性 chmod 777 glog-0.3.3 -R , 裝完之後，這個文件夾就可以kill了
apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler protobuf-compiler
pycaffe需要：
$ sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython
七、caffe
1.下載
2. 安裝配置nVidia cuDNN 加速Caffe模型運算
a. 安裝前請去先官網下載最新的cuDNN (cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod)。
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include
$ sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib
b. 鏈接cuDNN的庫文件
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.4.0.7 /usr/local/lib/libcudnn.so.4
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.4 /usr/local/lib/libcudnn.so
$ sudo ldconfig -v
3. 切換到Caffe-master的文件夾，生成Makefile.config配置文件，執行：
$ cp Makefile.config.example Makefile.config
4. 配置Makefile.config文件（僅列出修改部分）
a. 啟用CUDNN，去掉"#"
USE_CUDNN := 1
b. 配置一些引用文件（增加部分主要是解決新版本下，HDF5的路徑問題）
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
c. 啟用Intel Parallel Studio XE 2016
BLAS := mkl
d. 配置路徑，實現caffe對Python和Matlab接口的支持
PYTHON_LIB := /usr/local/lib
MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a
c. 啟用OpenCV 3.0, 去掉"#"
OPENCV_VERSION =3
6. 編譯caffe-master！！！"-j16"是使用CPU的多核進行編譯，可以極大地加速編譯的速度，建議使用。
$ make all -j16
$ make test -j16
$ make runtest -j16
編譯Python和Matlab用到的caffe文件
$ make pycaffe -j16
$ make matcaffe -j16
可能出現的錯誤：
11. can not find "hdf5.h":# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
/usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
