Ubuntu 14.04 python caffe 安装
build-essential 安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential安装cuda
准备工作：
（1）nvdia官网下载cuda_7.5.18_linux.run安装文件
（2） cd到安装目录
（3修改.run安装文件可执行权限
sudo chmod +755 cuda_7.5.18_linux.runlogout，在命令行界面(系统登陆界面按ctrl+alt+F1)输入以下命令：
sudo /etc/init.d/lightdm stop安装：
sudo ./cuda_7.5.18_linux.run -no-opengl-libs设置环境变量：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc完成重启机器就好。
Note:
（1）如果后续编译出现找不到libcudart.so，可进行下面操作：
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf/usr/local/cuda/lib64
/lib
保存退出，使用下面命令使之立即生效：
sudo ldconfig -v（2）如果cuda 安装完出现，系统图形操作界面无法进入的问题，可尝试用以下命令解决：
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get install ubuntu-desktop 完成重启机器。
验证安装：
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery安装 OpenBLAS
sudo apt-get install gfortran
mkdir ~/code (路径可以自己修改)
cd ~/code
git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git (没有git先按提示安装git)
cd OpenBLAS
make -j $(($(nproc) + 1))
sudo make PREFIX=/usr/local install
安装boost
sudo apt-get install libboost-all-dev安装 Opencv
见 版本3.0，安装方法
安装 protobuf, glog, gflags
sudo apt-get install libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev protobuf-compiler安装 hdf5, leveldb, snappy, lmdb
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev libleveldb-dev libsnappy-dev liblmdb-dev安装Anaconda Python
下载地址: http://continuum.io/downloads
切换到下载目录:
cd ~/Downloads bash Anaconda*.sh
按提示进行操作，若询问是否添加环境变量，选择“是”。
关闭并重新打开终端，使新环境变量生效。
安装 HDF5
conda install hdf5解决HDF5 版本Bug
cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
sudo ln -s libhdf5.so.7 libhdf5.so.9
sudo ln -s libhdf5_hl.so.7 libhdf5_hl.so.9
sudo ldconfig安装CuDNN
下载地址： https://developer.nvidia.com/cuDNN 建议版本v4进入下载目录：
cd ~/Downloads/
解压文件，并拷贝它们到CUDA目录：
tar xvf cudnn*.tgz
cd cuda
sudo cp */*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp */*.so* /usr/local/cuda/lib64/
这里要特别说明下，对于tensorflow，同样也需要CUDA和CUDNN，但是tensorflow对cudnn库文件，不能直接识别libcudnn.so的原文件，它会报错：Couldn't open CUDA library libcudnn.so。据寡人揣测，tensorflow加载libcudnn.so文件时必须通过libcudnn.so的link文件去找libcudnn.so.*.*（subversion）。
解决方案：在拷贝完CUDNN的so文件后，重新做link：
cd /usr/local/cuda/lib64
sudo rm libcudnn.so libcudnn.so.4
sudo ln -s libcudnn.so.4.0.7 libcudnn.so.4
sudo ln -s libcudnn.so.4 libcudnn.so
sudo ldconfig -v
配置并编译 Caffe
建个安装文件夹: （/home/$(user)/code）mkdir ~/code
cd ~/code下载 Caffe
git clone https://github.com/BVLC/caffe.gitcd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
sed -i 's/# USE_CUDNN := 1/USE_CUDNN := 1/' Makefile.config
sed -i 's/BLAS := atlas/BLAS := open/' Makefile.config
sed -i 's|# ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda|ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda2|' Makefile.config
sed -i 's|# PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)|PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)|' Makefile.config
sed -i 's|# $(ANACONDA_HOME)|$(ANACONDA_HOME)|' Makefile.config
sed -i 's|# PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)|PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)|' Makefile.config
sed -i 's|# WITH_PYTHON_LAYER := 1|WITH_PYTHON_LAYER := 1|' Makefile.config
用conda下载 Python依赖项：
for req in $(cat python/requirements.txt); do conda install $req; done用pip下载conda不能安装的依赖项：
pip install -r python/requirements.txt编译Caffe:
make all -j $(($(nproc) + 1))
make test -j $(($(nproc) + 1))
make runtest -j $(($(nproc) + 1))runtest显示全PASS就表示成功啦。
编译 PyCaffe (Python 接口):
make pycaffe -j $(($(nproc) + 1))echo "export CAFFE_ROOT=$(pwd)" >> ~/.bashrc
echo 'export PYTHONPATH=$CAFFE_ROOT/python:$PYTHONPATH' >> ~/.bashrc
重启终端，使环境变量生效。
测试：
ipython
import caffe
如果没问题，恭喜！～