血泪安装caffe教程
先说下心酸过程
公司的服务器是Ubuntu20，cuda是11.1，cudnn是8.几
首先一直报一串好长好长的错误，总结起来是一直是cudnn版本的问题。
caffe的官网一直没有给出对cuda和cudnn版本的要求，这个真的很难受。
后面一直找办法，才从别的博客上发现，caffe要是cudnn在8.0之前的版本，真的绝了。
反正过程中出现很多问题，其他就不吐露了。
正确安装过程：
1.安装依赖包
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 install git cmake build-essential
看到有别人写的怎么验证是否全部安装成功，可以再把命令再重新运行一遍，如果出现
升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有X个软件包未被升级。2.配置环境变量
vim ~/.bashrc在文件后面加上下面内容
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
保存，生效
source ~/.bashrc3.安装cuda和cudnn
我电脑安装的是cuda10.1和cudnn7.6.3
4.安装opencv3.4.13
下载opencv3.4.13，链接：Releases - OpenCV
选择sources版本。
先安装依赖包：
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev解压opencv-3.4.13
unzip opencv-3.4.13.zip
cd opencv-3.4.13
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
sudo make -j8
sudo make install配置环境
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
#看到一个空文件，或者不是一个空文件，添加以下内容
/usr/local/lib 使刚刚配置生效
sudo ldconfig 出现错误，不是符号链接
进入报错的链接，在目录下创建软连接，即可。
配置bash
sudo vim /etc/bash.bashrc
//在末尾添加
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH 保存生效：
source /etc/bash.bashrc
//更新
sudo updatedb 查看是否安装成功
pkg-config --modversion opencv
显示opencv版本。
5.安装caffe
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
sudo vim Makefile.config
修改Makefile.config文件：
1.将
#USE_CUDNN := 1
修改成：
USE_CUDNN := 1
2.将
#OPENCV_VERSION := 3
修改为：
OPENCV_VERSION := 3
3.将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1
修改为
WITH_PYTHON_LAYER := 1
4.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改为：
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
5.我这里使anaconda的python，不使用系统自带的。
6.将前两行删除
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_21 \
-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
-gencode arch=compute_61,code=sm_61
变成
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
-gencode arch=compute_61,code=sm_61
7.注释掉
#PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
把anancoda中python放开
ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda3
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
$(ANACONDA_HOME)/include/python3.6m \
$(ANACONDA_HOME)/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/include \
修改 caffe 目录下的 Makefile 文件
将：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
将：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改为：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
注意-Xcompoler前有空格，要不出现fPIC报错。
报错后，修改后要先make clean,再make
之后编译
make all -j8
编译成功后，可以运行测试
sudo make runtest -j8
没有报错，即成功。
6.要在python中使用caffe，还需要安装pycaffe
cd caffe
sudo make pycaffe -j8
报错：
python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 没有那个文件或目录
如果有上面报错，输入以下命令：
sudo apt-get install python-numpy