首先先安装opencv，推荐2.4的版本。opencv1.x是纯C语言编写的，2.x c和c++的包都有，opencv3是只用c++写的。为了别人写的代码也能正常运行，还是推荐装2.x。
opencv2.4安装很简单了，下载下来解压，然后进入目录make, sudo make install就搞定了。
caffe官方下载 基本按照官方安装指南就可以了，l另外一个方法就是命令行下载
下载caffe：
sudo 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：先安装依赖：
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
贾扬清大神还说了，大家一定要看清楚啊！
下面开始配置caffe并且开始编译了。
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired) make all make test make runtest
配置文件有几点要注意：
# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 1
# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
# CPU_ONLY := 1BLAS choice:# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlasBLAS := atlas
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas
# BLAS_LIB := /path/to/your/blas
这几个地方根据自己情况选择。
make all没有问题的话，caffe就算成功了啊。
保存后重新编译： （如果电脑有8个线程的话，就在后面加 -j8 ,可以加快编译速度）
sudo make clean
sudo make all -j8
sudo make test -j8
sudo make runtest -j8
本人编译的时候最后一步的时候，出现这样的错误：
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 $PATH$ echo $LD_LIBRARY_PATH
可以看到，环境变量已经添加好。
解决方法是这样，将一些文件复制到/usr/local/lib文件夹下：
sudo cp /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcudart.so.7.5 /usr/local/lib/libcudart.so.7.5 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcublas.so.7.5 /usr/local/lib/libcublas.so.7.5 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcurand.so.7.5 /usr/local/lib/libcurand.so.7.5 && sudo ldconfig
再次，尝试sudo make runtest命令，出现如下：
至此，caffe安装完成。
将caffe路径导入环境变量，执行命令如下：
sudo vi ~/.bashrc
在最后加上 export PYTHONPATH=/home/***/caffe/python:$PYTHONPATH
export CAFFE_HOME=/home/***/caffe:$CAFFE_HOME
之后执行 sudo ldconfig 来生效
接着在caffe里面执行sudo make pycaffe ，没有错误就OK了，测试caffe是否成功，
在终端输入 python 回车，import caffe 没有错误表示ok，
如果出现No module named google.protobuf.internal
sudo chmod 777 -R anaconda2（文件夹） 改变权限 然后
conda install protobuf
就搞定啦～
六、DIGITS安装
一、安装digits 3.0
digits是运行在cuda和caffe基础上的，所以要先配置好cuda+caffe那是毫无疑问的了。还不会配置的，请参考：Caffe学习系列(1)：安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn
打开一个终端，依次运行下列命令：
cd
sudo -s
进入当前用户根目录，并切换到超级用户（符号由$变成#，不用每句都输sudo)
CUDA_REPO_PKG=cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb &&
wget $CUDA_REPO_PKG &&
sudo dpkg -i $CUDA_REPO_PKG
接着
ML_REPO_PKG=nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1404_4.0-2_amd64.deb &&
$ML_REPO_PKG &&
sudo dpkg -i $ML_REPO_PKG
apt-get update
apt-get install digits
Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5实录
关于Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接 Ubuntu 12.04 安装 CUDA-5.5
Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 )