Ubantu16.04+CUDA8.0+CUDNN+Python环境下安装caffe避坑过程
第一次用CSDN下撰写博客，也只是做一个笔记方便以后查看，参考的安装链接以超链接和网址的方式引用在文中，具体过程如下：
参考 此次caffe安装是在有GPU+cuda8.0环境下进行的。
1.电脑配置及软件说明
在按照以下方法搭建caffe环境时，需要提前配置好以下环境，否则坑会多到抓狂
1).前提在Ubuntu 16.04 x64系统下搭建（不再多说）
2).我用的是GPU处理器！！！在装caffe之前首先安装cuda8.0+cudnn 安装方法可以参考这里
如果是CPU处理器，可以参考以下网址：
https://www.aliyun.com/jiaocheng/434266.html
3).我这个用的是OpenCV3.2版本（安装的先后顺序我不知道有没有影响，但是我在装caffe之前是装了opencv的，版本可以根据自已的需求来选择）官网链接：
https://opencv.org/
4).python我用的是2.7版本，当我搭建好Caffe环境后，写的例程对Caffe进行测试时它只认python2，如果你有anaconda3并想用它自带的python3.6，或者想要临时用其他的版本的python，就需要source一下，加载环境变量后才可使用。这里有关于加载环境变量的小技巧：
如果你不想影响或破环掉之前搭建好的环境，一定不可以修改
/etc/profile以及
LD_LIBRARY_PATH因为 如果修改了系统级的/etc/profile 那么所有的环境都变了，将会影响PATH，那么很有可能你的ls命令都不能用了，如果改了LD_LIBRARY_PATH 将会影响你第三方包的调用，所以一定一定不要改，那么这时候怎么加载环境变量呢？这有两种方法可供选择：
1，登陆自己的用户找自己的/home目录，用户登陆时 bash_profile生效，如果此时通过ssh连接的话，当你bash shell时就生成了.bashrc文件，利用.bashrc文件加载环境变量，echo $PS1下便fork了一个shell进程
2，利用source .bashrc,把内容加载到环境中运行
更具体的方法介绍请参考链接: https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7197581.html
当用Python3时以下两句都可以：
sudo px pip3 install numpy scipy
sudo px pip3 --upgrade pip如果你以上都没有搭建，你还可以参考以下网址进行搭建：
https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation
https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-installation-Guide
2.配置caffe
1).安装依赖库
mkdir Downloads
cd Downloadssudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install git cmake build-essential
2).下载Caffe
cd Downlads
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe
这个时候你会在当前界面下看到它加载好之后就可以make了
make all -j16
make test
make runtest
run ok后，需要对Makefile.config.example进行备份
cp Makefile.config.example Makefile.config先对文件进行修改权限设置
chmod +x Makefile.config之后对文件进行操作
vim Makefile.config分别将第5、11、21、37、59、60行的“#”注释去掉。(根据需要和要求适当修改)
特别注意第51行将 BLAS ：= open
:wq! 保存退出后 切换到caffe目录下检查各个包的安装情况
cd caffe
ls -l你会发现此时caffe包下缺少hdf5的包或者有两个.so文件变红(这两个包也可以暂时不装，看搭建环境的要求选择是否要装)，此时
第95、96行主要是安装hdf5包的追加地址（一定要注意版本的问题，如果你没有装libhdf5的包，那么你可以选择不修改这句）
对于hdf5的问题这里的解决办法是：
sudo ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhdf5_serial_hl.so.10 libhdf5.so参考网址：https://github.com/NVIDIA/DIGITS/issues/156
另外一个.so文件也用类似的方法，接下来就可以生成一个.py的文件进行测试了。