安装编译Caffe-GPU & 升级源码里的cudnn
Caffe原生版本下载地址https://github.com/BVLC/caffe 。后面开发者根据自己需要添加的功能，会在原生caffe文件夹里添加自己的layer，变成衍生版的caffe。一台电脑里可以同时安装多个版本的caffe，如原生caffe, caffe-enet, caffe-segnet等，只需要放在不同的文件夹，分别进行编译即可。卸载只需要删除相应的文件夹即可。具体安装步骤：
1、安装依赖项：
sudo 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 update
sudo apt-get upgrade若使用python接口，还需要安装caffe/python/requirements.txt文件里需要的依赖项。conda list查看已经安装的包后发现缺少的包并安装：
conda install leveldb
conda install protobuf
2、Makefile.config文件的修改：
Shortcut: 链接中下载已经修改好的makefile.config文件 https://download.csdn.net/download/cxiazaiyu/10635167 ，放在caffe路径下即可。
普通方法：按照下面的操作一一修改。
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
sudo gedit Makefile.config根据自己的情况，将如下项前的#去除：
# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 1# Uncomment if you're using OpenCV 3
OPENCV_VERSION := 3# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
WITH_PYTHON_LAYER := 1
若使用anaconda,则下面的部分也注释掉：
# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location, sometimes it's in root.ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda3
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
$(ANACONDA_HOME)/include/python3.6m \
$(ANACONDA_HOME)/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/include \# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
PYTHON_LIB := /usr/lib
PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.6m
并在文件末尾加上：
LINKFLAGS := -Wl,-rpath,$(HOME)/anaconda3/lib
注意：用anaconda的话不要再把下面的部分取消注释啦！！！
# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
#PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
# /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include \
# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
改成：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
参考：Dark_Miro的博客：caffe编译安装（ Ubuntu16.04.3+cuda8.0+opencv3.3.0+anaconda3）和 xunan003的博客： caffe利用anaconda配置python接口（cpu版可视化工具）
3、Makefile文件的修改：
sudo gedit MakefileNVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
改成：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改成：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5 opencv_core opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_highgui
4、Caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量：
sudo gedit ~/.bashrc在文件末尾加入（文件路径根据自己的情况确定）：
export PYTHONPATH=/home/yly/ENet/caffe-enet/python:$PYTHONPATH
更新配置：
sudo ldconfig
5、编译caffe：
若曾经编译失败过，想重新编译，需要先执行：
sudo make clean
然后执行：
make pycaffe -j$(nproc)
make all -j$(nproc) -Wno-deprecated-gpu-targets
make test -j$(nproc) -Wno-deprecated-gpu-targets
make runtest -j$(nproc) -Wno-deprecated-gpu-targets其中-j$(nproc)表示使用最大可利用的多线程执行，一般6核cpu可以直接写-j12。这里若在make pycaffe前加入sudo 可能报错。
若显示PASSED则安装成功。
注意：本文是使用makefile方式进行编译的，也可以使用cmake编译，二者选一种即可。
参考： Ryan的博客：环境配置5-Ubuntu下安装Caffe和YOLO 和 yhao的博客： Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录（超详尽）。
6、升级源码里的cudnn:
很多时候遇到开源代码是基于旧版本的cudnn开发的（cudnn2，cudnn5.1等），而自己配置的环境是新版本的cudnn （cudnn6)。不可能总去根据代码修改cudnn的配置环境，这种情况下可以升级caffe源码里的cudnn文件，即通过github下载新版本的caffe，用里面的cudnn相关文件替换旧版本caffe源码里cudnn文件。具体方法：
- caffe/src/caffe/layers里所有的cudnn*.cu和cudnn*.cpp文件，如cudnn_lcn_layer.cu， cudnn_lrn_layer.cu， cudnn_conv_layer.cu， cudnn_lcn_layer.cpp等。
- caffe/src/caffe/util里的cudnn.cpp
- caffe/include/caffe/layers里所有的cudnn*.hpp文件，如cudnn_conv_layer.hpp， cudnn_deconv_layer.hpp等
- caffe/include/caffe/util中的cudnn.hpp文件
7、Caffe编译可能遇到的bug及解决办法:
- Cannot find -lboost_python3，建立软链接：
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_python-py35.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_python3.so 具体libboost_python-py35.so中py后面的版本要根据自己文件下的版本修改。
- fatal error: pyconfig.h: No such file or directory #include "pyconfig.h"
locate pyconfig.h发现在/usr/include/python2.7
将此位置加入到Makefile.config文件中的PYTHON_INCLUDE搜索路径中：
ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda3
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
$(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
$(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \
/usr/include/python2.7- /anaconda3/lib/libpng16.so.16: undefined reference to 'inflateValidate@ZLIB_1.2.9'
在Makefile.config加入
LINKFLAGS := -Wl,-rpath,$(HOME)/anaconda3/lib- 注意： 建议使用Cuda8.0+CuDNN6.0的版本，因为新版的caffe中说明了：cuDNN for GPU acceleration (v6)。
若使用Cuda8.0+CuDNN5.1的版本， 在make runtest 时会出现如下问题：
CuDNNDeconvolutionLayerTest/3.TestSimpleCuDNNDeconvolution
F0802 14:55:42.177832 22003 cudnn.hpp:128] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (3 vs. 0) CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
*** Check failure stack trace: ***
@ 0x7f66be7be5cd google::LogMessage::Fail()
@ 0x7f66be7c0433 google::LogMessage::SendToLog()
@ 0x7f66be7be15b google::LogMessage::Flush()
@ 0x7f66be7c0e1e google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
@ 0x7f66b85fdd18 caffe::CuDNNDeconvolutionLayer<>::Reshape()
@ 0x483cf0 caffe::Layer<>::SetUp()
@ 0x6b4d3d caffe::CuDNNDeconvolutionLayerTest_TestSimpleCuDNNDeconvolution_Test<>::TestBody()
@ 0x952603 testing::internal::HandleExceptionsInMethodIfSupported<>()
@ 0x94bc1a testing::Test::Run()
@ 0x94bd68 testing::TestInfo::Run()
@ 0x94be45 testing::TestCase::Run()
@ 0x94d11f testing::internal::UnitTestImpl::RunAllTests()
@ 0x94d443 testing::UnitTest::Run()
@ 0x47096d main
@ 0x7f66b783b830 __libc_start_main
@ 0x4788c9 _start
@ (nil) (unknown)
Makefile:532: recipe for target 'runtest' failed
同样的问题也出现在： https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/issues/10