cuda7.5下載，選擇ubuntu 14.04的deb包下載

安裝一些可能的依賴

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) build-essential

安裝cuda

sudo dpkg –i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

注: cuda的安裝，并不需要先手動安裝NVIDIA驅動，安裝cuda會依賴NVIDIA驅動，請保持聯網，會自行下載安裝。

環境變量設置
在/etc/profile文件加入

PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH

export PATH

然后輸入source /etc/profile使更改生效

安裝cuda_samples

cuda-install-samples-7.5.sh <dir>

cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples

make -j8 編譯

切換到bin目錄，執行./deviceQuery，顯示Result=PASS表示安裝成功

cudnn加速安裝

cudnn下載

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64

cd /usr/local/cuda/lib64

sudo rm -rf libcudnn.so.7.0 libcudnn.so

sudo ln -s libcudnn.so.7.0.64 libcudnn.so.7.0

sudo ln -s libcudnn.so.7.0 libcudnn.so

更改文件權限

添加lib路徑

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

輸入 /usr/local/cuda/lib64

保存，并執行sudo ldconfig

安裝依賴

sudo apt-get install -y libblas-dev liblapack-dev libopenblas-base libopenblas-dev

sudo apt-get install -y libboost1.55-all-dev

sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev

sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

修改Makefile.config

cp Makefile.config.example Makefile.config

修改如下

編譯并測試

make all -j8

make test -j8

make runtest -j8

安裝python模塊

sudo apt-get install python-dev python-pip gfortran

for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

如果有模塊安裝不成功可以多執行幾次。

pip可以修改源，加快下載速度，國內有豆瓣、v2ex等python源。使用方法，自行google。

編譯pycaffe

make pycaffe -j8

在~/.bashrc中添加PYTHONPATH變量

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/whq/deep-learning/caffe-master/python

執行make pytest -j8測試

編譯matcaffe

make matcaffe -j8

執行make mattest -j8測試