Caffe已经是第三次安装配置了，为什么是第三次呢？因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求。第一次我在自己笔记本上配置的单核，CPU only ... 结果是，样例数据跑了4小时，这还怎么玩？第二次在台式机上，因为台式机比较low，I5处理器4核，没有NVIDIA的GPU。我把别人训练好的模型下载下来，然后自己测试，发现真的成功了，心里小激动~ 然而，当我自己训练模型时，我训练7天..... 关键是7天了还在跑.....
心想，我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器？那怎么可能。还好，老师人非常好，给我找了个服务器~ 现在终于是劳资大显身手的时候了。
整个配置过程很长啊，坑多，没有Linux基础的就别来了，你会崩溃的。我参考了好几个帖子，基本上每个帖子都有或多或少的问题，文章结尾的时候，我会留下前辈们的文章地址，算是对他们的尊敬和对我帮助的感谢。好，下面切入正题！
电脑配置：
系统：Ubuntu16.04 GPU：NVIDIA Corporation GM107GL [Quadro K620] (提示：在linux下可以通过 lspci | grep -i vga 查看）
Caffe 深度学习入门教程
Ubuntu 16.04下Matlab2014a+Anaconda2+OpenCV3.1+Caffe安装
Ubuntu 16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程
Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明
Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 )
Ubuntu 16.04上安装Caffe(CPU only)
安装过程
1.安装相关依赖项
1 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 2 sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev 3 sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev 4 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
2.安装NVIDIA驱动
(1)查询NVIDIA驱动
首先去官网 http://?lang=en-us 查看适合自己显卡的驱动并下载：
驱动文件后缀名应当是以.run结尾的。我们要把这个文件移动到家目录下，原因是下面我们要切换到文字界面下，如果放到~/下载 下面，我们没有办法进入下载这个目录（没有中文输入法，且中文全部是乱码）
图1 输入显卡型号 图2 显卡驱动搜索结果
我的显卡型号是Quadro K620，系统是linux 64位，按照要求选择后点击search. 图2是搜索结果，点击下载就好了。
我下载后的驱动文件是：NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run
（2）安装驱动
在终端下输入： sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
输入密码后在最后一行加上 blacklist nouveau . 这里是将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单。
在终端输入： sudo update-initramfs -u
重启电脑~
这里要尤其注意，安装显卡驱动要先切换到文字界面，(按Ctrl+Alt+F1~F6).所以，启动电脑后，先进入文字界面。
然后，输入命令 sudo service lightdm stop
现在可以安装驱动了，先进入家目录 cd ~ ，然后： sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run，按照提示一步步来~
完成后，再次重启电脑。
安装完成之后输入以下指令进行验证： sudo nvidia-smi ，若列出了GPU的信息列表则表示驱动安装成功。如下图：
3.安装CUDA
CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。
（1）下载CUDA
首先在官网上(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载CUDA：
(2) 下载完成后执行以下命令：
1 sudo chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run 2 sudo ./cuda_8.0.44_linux.run