工作室的内网出了问题，不能修改以前写的文档，于是我便修改了放在个人网站
版本
linux系统：Ubuntu 14.04.5 （64位）
显卡：GTX1080 + GTX750Ti
cuda: cuda_8.0.27_linux.run （传送门：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit）
显卡驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run （传送门：http://www.geforce.cn/drivers/results/104314）
cudnn：cudnn-5.1 ( for CUDA 8 rc) （传送门：https://developer.nvidia.com/cudnn）
BLAS：BLAS选用intel的MKL parallel_studio_xe_2016，或者Atlas
以下默认使用root用户，sudo已忽略
安装ubuntu：
需要注意事项：
ubuntu14.04默认开源驱动不兼容GTX1080，因此需要先拔掉GTX1080或将GTX750Ti置于PCI优先位置
在显示屏使用GTX750Ti的情况下，安装以及启动ubuntu
禁用nouveau驱动
按Ctrl+Alt+F1进入命令提示符,新建一个黑名单文件
vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
输入
blacklist nouveau options nouveau modset=0
保存退出（:wq)
然后执行
update-initramfs -u
执行 lspci | grep nouveau查看是否有内容
如果没有内容 ，说明禁用成功，如果有内容，就重启一下再查看
reboot
重启后，进入登录界面的时候，不要登录进入桌面，直接按Ctrl+Alt+F1进入命令提示符。
安装CUDA和NVIDIA驱动
（目前使用最新的CUDA里面包含的NVIDIA驱动足矣）
chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run //获取权限
./NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run //安装驱动
安装后就可以用nvidia-smi命令查看显卡和驱动情况。
chmod 755 cuda_8.0.27_linux.run
./cuda_8.0.27_linux.run
PS：8.0.27可能已经过旧，请到官网下载最新版
需要注意该版本CUDA8中的NVIDIA驱动太旧，而且我们已经安装了，所以安装CUDA过程中唯有驱动不安装
除了第二项“”是否安装显卡驱动“选择no之外，其他全部按照默认设定
安装过程显示如下信息
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/zhou ]:
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libX11.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so
Installing the CUDA Samples in /root …
Copying samples to /root/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now…
Finished copying samples.
.
.
.
设置环境变量
（error while loading shared libraries: xxx.so.x" 错误的原因和解决办法）
vim /etc/profile
加上两句
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
中添加
/usr/local/cuda/lib64
执行ldconfig
make CUDA库
安装依赖：
apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libgl1-mesa-glx
cd /usr/local/cuda/samples
make all -j8
以上的make编译时为了测试cuda库和环境安装成功并编译玩一下。
cd ./bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery 查询显卡信息
安装CUDNN5.0
解压好CUDNN得到cuda目录
cd cuda
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig
安装OPENCV
推荐安装pyenv来管理python版本环境（自行查找）
提前安装libegl的库，免得安装到一并报错：
apt install libegl1-mesa libegl1-mesa-drivers
参考https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV一键安装opencv
编译安装Caffe
安装依赖：
apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libboost-all-dev
如果不用mkl，而是用atlas，则安装:
apt-get install libatlas-dev libatlas-base-dev
所有python依赖:（按照不同情况自行查看关系安装）
apt-get install python-dev python-pip cython python-numpy python-scipy python-opencv
在github上clone Caffe： https://github.com/BVLC/caffe
进入其目录，并按照实际修改Makefile.config，主要是启用CUDNN，改用MKL（如果安装了），然后编译：
git clone https://github.com/BVLC/caffe
cd caffe
make all -j8
make test -j8
make runtest -j8
PS：j后面的8表示启用多少线程来编译，视性能而定
如果还需要使用pycaffe：需要对pycaffe进行编译：
make pycaffe -j8
而后进入python目录，用pip安装依赖：
apt-get install python-pip
cd python
pip install -r requirements.txt
顺手把graphviz也安装了：
apt-get install graphviz graphviz-dev
pip install pydot
pip install pygraphviz
最后添加pythonpath的环境变量：
vim /etc/profile
添加export PYTHONPATH=/root/caffe/python:$PYTHONPATH # path to pytho in caffe
然后执行 source /etc/profile
若有错误之处请指出，更多地关注煎鱼。
