1 主要修改于http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50961542 感谢博主的分享，结合自己的安装经历，在原作者的基础上进行补充如下：
2 准备工作
安装一些基本依赖项：
$ 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
安装NVIDIA显卡驱动，我是先卸载已有版本，再安装，卸载方法：
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sudo apt-
get remove
重启后登录时，可能会循环出现填写登录密码，不能进入系统的情况，按Ctrl+Alt+F1，登录，安装显卡驱动：
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$ sudo add
-apt-repository ppa:xorg
-edgers/ppa
$ sudo apt
-get update
$ sudo apt
-get install nvidia
-375sudo service lightdm start
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（系统启动后，不要登录进入桌面，直接按Ctrl+Alt+F1，如果你玩过云服务器，应该很熟悉，接着输入系统用户名和登录密码，输入上述的指令，回到图形界面的方法是按Ctrl+Alt+F7，记住这个操作，14.04版本出现输入密码不能进入桌面的情况比较常见，我安装搜狗拼音都出现了……）
3 CUDA
网上很多安装6.x，7.0版本的方法非常繁琐，个人选用了相对简单的安装方法。
首先在官网上下载安装文件（链接前文已经提供）：
我下载的是deb本地安装文件，下载完成后，按照文档提示的命令安装：
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$ sudo dpkg
-i cuda
-repo-ubuntu140475-local_7.518_amd64
.deb
$ sudo apt
-get update
$ sudo apt
-get install cuda
下载了下方的Installation Guide forLinux，里面有关于环境变量的设置方法：
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$ export
PATH=
/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
$ export
LD_LIBRARY_PATH=
/cuda-7.5/lib64
$LD_LIBRARY_PATH
其他安装文件的配置方式，文档里也都有。
4 Caffe
下载caffe：
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$ git clone
https:/
/github.com/BVLC/caffe.git
如果你没安装Git，请阅读博客：Ubuntu Git安装与使用。
然后编译caffe：
$ cd ~/caffe
$ sudo
cp Makefile
.config.example Makefile
.config
$ make all
注意事项：如果出现这样的错误： 下列软件包有未满足的依赖关系： unity-control-center : 依赖: libcheese-gtk23 (>= 3.4.0) 但是它将不会被安装 依赖: libcheese7 (>= 3.0.1) 但是它将不会被安装 E: 错误，pkgProblemResolver::Resolve 发生故障，这可能是有软件包被要求保持现状的缘故。 则执行： sudo aptitude full-upgrade sudo apt-get install unity-desktop 如果在编译的过程中出现这样的问题： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_60' 需要手动修改caffe主目录下的Makefile.config文件 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_50,code=compute_50 \ -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \ #-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \ #-gencode arch=compute_61,code=sm_61 我这里面把下面两行注释掉，再编译，就能通过了，这个可能和自己所用的哪款显卡有关系。 #-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \ #-gencode arch=compute_61,code=sm_61 当caffe编译完成以后，在调用GPU执行程序时，可能会遇到这样的问题：当libcudart.so.7.5存在，但是还是报错的情况下，需要设置一下链接，按照下面的方法设置即可： 在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf,内容如下 /usr/local/cuda-6.5/lib64 执行下列命令使之立刻生效 sudo ldconfig原作者在下面也有这样类似的解决方法，可以参考。
有些教程也配置OpenCV，方法可以阅读博客：Ubuntu 配置OpenCV。
配置OpenCV，请阅读：Ubuntu 15.10 OpenCV 3.1 Installation Guide（原贴已删）
配置OpenCV，请阅读：OpenCV 3.1 Installation in Linux。
5 cuDNN
cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库（下载链接，前文已提供）。
本人的下载文件是：cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz
在终端中切换到文件所在文件夹，输入下面指令：
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$ sudo tar xvf cudnn-
7.0-linux-x64-v4.
0-prod.tgz
$ cd cuda/
include
$ sudo cp *.h /usr/local/
include/
$ cd ../lib64
$ sudo cp lib*
/usr/local/lib/
$ cd /usr/local/lib
$ sudo chmod +r libcudnn.so.
4.0.7
$ sudo ln -sf libcudnn.so.4.0.7 libcudnn.so.4$ sudo ln -sf libcudnn.so.4 libcudnn.so$ sudo ldconfig
（我安装的是libcudnn.so.4.0.7，跟上面的例子对应就好）
然后切换到caffe根目录下，将Makefile.config中的USE_CUDNN行前的#去掉：
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$
cd ~/caffe
$
sudo vi Makefile.config
保存后重新编译：
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$
sudo make clean
$
sudo make all
$
sudo make test
$
sudo make runtest
本人编译的时候最后一步的时候，出现这样的错误：
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libcudart.so
.7.5 cannot
open shared object
file: No such
file or directory
网上有一堆介绍，怎么设置环境变量的（我们分明已经设置过了），可以这样检查是否已经添加环境变量：
echo $PATH
$ 可以看到，环境变量已经添加好。
解决方法是这样，将一些文件复制到/usr/local/lib文件夹下：
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$ sudo cp /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcudart.so.5 /usr/local/lib/libcudart.5 && sudo ldconfig
$ sudo 7.5/lib64/libcublas.5 /usr/local/lib/libcublas7.5/lib64/libcurand.5 /usr/local/lib/libcurand.5 && sudo ldconfig
再次，尝试sudo make runtest命令，出现如下：
至此，caffe安装完成。
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