本文原创，转载请注明出处。

------------------------------------------------分割线--------------------------------

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

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。

--------------------------------------------------------------------------

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。

caffe在invidia+cpu 酷睿2Q9300 + ubuntu16.04.2上面的安装和编译过程