在ubuntu 14.04上LIFT: Learned Invariant Feature Points 环境配置所踩过的坑流过的泪（1）
在ubuntu 14.04上所做的工作
1. 安装Ubuntu14.04
从u盘安装。
1.1配置拼音输入法
怎么的都是双拼，然后就是拼音设置不出来，更改输入设置也没有什么用。
更新了软件升级，结果中文版ubuntu变成英文版了，算了 就这样。
1.2修改分辨率
之前的分辨率只能860*640
暂时选用了驱动设置中nvidia自带的驱动 才改过来分辨率
1.3在文件夹内打开终端
Linux在当前文件夹下打开终端
2 安装cuda8.0
2.1 用run文件安装失败
系统内自带的驱动driver版本是
提示需要361以上版本，系统自带的是384.130.
显示系统没有装驱动。
2.2试试用deb版本装
按照这个链接ubuntu16.04以deb包方式安装cuda9.0(package manager installation)
进行一系列的检查
基本合格
按照Mask R-CNN 训练自己的数据集—踩坑与填坑
与ubuntu下使用.deb安装显卡驱动+cuda8.0
安装成功。
3 安装cudnn-5.1
cudnn的安装按照linux cudnn安装和链接最正确的姿势安装cudnn，网上大多数教程都太坑了 安装。
这篇中也有比较详细的安装指南cuda8.0部署在ubuntu14.04+GTX1080上需要注意的几个问题,重新建立软连接，按照这个测试成功。
4安装OpenBLAS
先apt-get update ;upgrade;
安装pip;
下载安装包
4.1看ubuntu是否安装gfortran
Linux下安装gcc 、g++ 、gfortran编译器
按照教程安装，还是一样的错误。
5安装编译blas,lapack
blas 安装之后要转移库文件和头文件
lapack 安装之后，要编译两次 之前只编译了一次
Linux下Lapack如何安装，没有改名 不知道对不对。
主要按照这篇科研1-linux下安装blas和lapack
linux安装blas、lapack以及spams
6 安装numpy-1.15
因为安装theano时显示最匹配的numpy 版本是1.15
按照这篇ubuntu14.04安裝numpy,scipy出错点以及改正配置剩余的环境
sudo pip install numpy ==1.15
测试numpy
python -c “import numpy;numpy.test()”
显示 no module named pytest
用 sudo pip install pytest 安装
测试失败，到48%显示F
之前以为在第5步成功安装blas和lapack
重新执行下面两步
执行
sudo pip install numpy ==1.15
测试numpy
python -c “import numpy;numpy.test()”
还是失败
执行
sudo pip install update
sudo pip install upgrate
sudo pip install numpy
这次成功了 可能是自己挑的版本不对。
7 安装scipy-1.1
1.在安装包内编译安装失败
2.pip 和apt-get 也失败
显示test-blas.py 失败 可能没有安装成功。
3.按照ubuntu14.04安裝numpy,scipy出错点以及改正反复卸载安装
4.再次编译安装
7.2重试
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cb8e53d0101keak.html
https://www.tuicool.com/articles/Ub6vqiQ
https://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
http://scipy.github.io/devdocs/building/linux.html#generic-instructions
http://blog.sina.com.cn/s/blog_62dfdc740101aoo6.html
8 安装parse
sudo pip install parse
9安装h5py
按照这个链接https://www.cnblogs.com/jiu0821/p/8516361.html 简单安装失败。
显示cpython 不够
sudo pip install cython==0.23
然后再安装
虽然有很多错误，但是也成功了
10安装flufl.lock (2.4.1)
还是建议大家不要用pip指令来安装了，咱们还是手动来安装，给出传送们：https://pypi.python.org/pypi/flufl.lock/2.4.1
下载下来是压缩包，所以先解压，然后进入解压后的文件夹安装即可
tar -zxvf flufl.lock-2.4.1.tar.gz
sudo python setup.py install
11安装Lasagne (0.2.dev1)
还是给出传送门：https://github.com/Lasagne/Lasagne，
注意：只有这个网址上的软件版本才是对的，后期跑程序才不会出错的，不要问我为什么知道！（Lasagne是对theano的一种再封装，目前有两个版本，即latest和stable两个版本，你用pip下载的将会是stable那个版本，这个版本只包含稳定的一些功能，但是我们的程序源代码里在构建神经网络的时候会用到ExpressionLayer这个函数，而这个函数只有在latest版本中才有，除了这个原因外，两个版本间对数据格式的封装略有不同，所以你还是乖乖从我给的传送门下载然后自己手动安装）
git clone https://github.com/Lasagne/Lasagne
然后进入文件夹：
sudo python setup.py install
12 安装theano
1.sudo pip install Theano==0.9.0rc1
2.1测试是否安装成功
#测试Theano
python -c “import theano;theano.test()”
sudo pip install nose-parameterized
2.2测试方法1
用以下两行代码：
import theano
print theano.config.blas.ldflags
没有出错(没有返回值)则说明已经配置成功。
但我出现了返回值,下图
2.3 测试方法2
import theano
theano.test()
跑了好几个小时
还是失败
2.3测试方法3
通过验证BLAS是否安装成功：由于numpy是以来BLAS的，如果BLAS没有安装成功，虽然numpy也可以安装，但是无法使用BLAS的加速。
验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码测试：
import numpy
id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)
如果结果为False，表示成功依赖了BLAS加速，如果是TRUE则表示用的是python自己的实现，并没有加速。（我这里总是显示TRUE，暂时不知道为什么，但是前面的测试又表明theano已经安装成功）
3.配置theano 的配置文件
配置opencv 3.2
1.安装各种依赖项
sudo apt-get install ffmpeg 时该模块装不了
解决方案
出现错误 Package ‘ffmpeg’ has no installation candidate
https://askubuntu.com/questions/432542/is-ffmpeg-missing-from-the-official-repositories-in-14-04
2 .
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF \ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.2.0/modules \ -DPYTHON_EXCUTABLE=/usr/bin/python -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUBLAS=ON -DDCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -DCUDA_ARCH_BIN=“6.1” \ -DCUDA_ARCH_PTX="" \ -DCUDA_FAST_MATH=ON \ -DWITH_TBB=ON \ -DWITH_V4L=ON \ -DWITH_GTK=ON \ -DWITH_OPENGL=ON \ -DBUILD_EXAMPLES=ON …
3.仍然出现了一样的错误。要哭了。