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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。