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概要:整个过程基本上是傻瓜模式的,不需要gcc4.9, 也不需要和gcc5.4的切换。

硬件:gtx650tiboost

酷睿2Q 9300四核

主板貌似技嘉的一个极老的小板子

环境:

系统:ubuntu16.04 86x64

gcc: 5.4 86x64

cuda8 : cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb"

cudnn v5.0:  cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz  这里建议将其解压之后移动到cuda8中去,不然老是提示找不到cudnn,很郁闷的。而如果在cmake-gui中指定的话,如果指定的不对(本人曾试过指定静态库,后来产生的错误很多,完全看不懂。虽然说起来只是小事,但是很能折腾,也很坑的。),可能后面会出现稀奇古怪的编译错误,简直没法找到原因。所以,对于新手来说建议不要另外存放。

过程:

1. 安装操作系统,但不要更新系统,也不要在线安装,或者联网安装第三方驱动、库等

2. sudo dpkg  -i   cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

3. sudo apt-get udpate

4. sudo apt-get install cuda

5. sudo reboot

6. nvidia-smi   ---检测是否显卡驱动安装成功

7. lsmod | grep nvidia  -- 检测是否显卡驱动安装成功

如果安装好了,下面继续。如果没有的话,考虑先安装成功再说。

8.

sudo  apt-get  udpate -y  && sudo apt-get  upgrade -y

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 python python-dev

9.  sudo apt-get install cmake cmake-gui  vim  git wget  hardinfo

10. git clone    https://github.com/BVLC/caffe.git

11 . cd caffe

12  mkdir build

cd build

cmake ..

make -j4   这里是指定四个线程进行编译( 四核处理器)

sudo make install

完成。

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正常情况下是不会出现编译错误的。

但是万一出现的话,考虑是否编译器引起的,或者依赖不全。

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