硬件配置說(shuō)明，本人使用的是Dell T-7910 工作站，配備TitanX雙顯卡，無(wú)VGA接口

首先安裝系統(tǒng)

官方下載地址https://www.ubuntu.com/download 下載最新版，下載下來(lái)后使用軟碟通制作安裝鏡像
安裝完系統(tǒng)，更新系統(tǒng)

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

激活root用戶，并設(shè)置密碼

sudo su
passwd

安裝軟件openssh-server，并設(shè)置為root賬戶允許登陸

sudo apt-get install openssh-server
sudo vi /etc/ssh/sshd_config
在PermitRootLogin prohibit-password 加上 #并在下面添加一行
PermitRootLogin yes

安裝cmake

sudo apt-get install cmake

移除vim-common，并安裝vim

sudo apt-get remove vim-common
sudo apt-get install vim

安裝顯卡驅(qū)動(dòng)

Ctrl+Alt+F1進(jìn)入tty命令控制臺(tái)

sudo service lightdm stop
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install nvidia-375
sudo apt-get -y install mesa-common-dev  freeglut3-dev
sudo reboot

安裝cuda

在/etc/profile尾部添加如下內(nèi)容：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

source /etc/profile
sudo ldconfig

安裝cudnn

從官網(wǎng)下載cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz for CUDA 8.0. 解壓到當(dāng)前目錄：

cuda/include/cudnn.h
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.5
cuda/lib64/libcudnn.so.5.1.5
cuda/lib64/libcudnn_static.a

移動(dòng)到相應(yīng)的目錄

sudo mv include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo mv lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安裝opencv3.2

sudo apt-get -y remove ffmpeg x264 libx264-dev
sudo apt-get -y install libopencv-dev build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm libtiff5-dev libjpeg-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev python-dev python-numpy libtbb-dev libqt4-dev libgtk2.0-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils ffmpeg libgtk2.0-dev
sudo apt-get install qt5-default qtcreator
cd opencv-3.2
mkdir build
cd build/
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON ..
make -j4
sudo make install

可能會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤

• waring 忽略即可

nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning).

• ippicv_linux_20151201.tgz 下載緩慢或無(wú)法下載導(dǎo)致校驗(yàn)碼不一致的錯(cuò)誤，ippicv是一個(gè)并行計(jì)算庫(kù)，其實(shí)可以不用的。如果不想用這個(gè)并行計(jì)算庫(kù)，在做Cmake的時(shí)候用參數(shù)關(guān)閉即可，但我還是建議使用這庫(kù)。
  首先，手動(dòng)下載 ippicv然后，將剛才下載的ippicv文件直接拷貝進(jìn)入opencv3.2源碼的下面這個(gè)目錄：

opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e

最后一個(gè)目錄可能不一樣，但無(wú)所謂，最后再使用命令編譯：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

• 如果安裝的是opencv3.1，則會(huì)出現(xiàn)

error: ‘NppiGraphcutState’ has not been declared
error: ‘NppiGraphcutState’ does not name a type
...

解決方法：(由于CUDA版本高于8.0，所以需要做如下修改。在源文件中找到“graphcuts.cpp”)
將：

#include "precomp.hpp"
#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)

改為:

#include "precomp.hpp"
#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)  || (CUDART_VERSION >= 8000)

編譯時(shí)間比較久，安裝成功后配置環(huán)境：

sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig

測(cè)試OpenCV安裝是否成功：

mkdir DisplayImage  
cd DisplayImage 
gedit DisplayImage.cpp 

添加代碼：

#include <stdio.h>  
#include <opencv2/opencv.hpp>  
using namespace cv;  
int main(int argc, char** argv)  
{  
     if(argc!= 2)  
     {  
               printf("usage:DisplayImage.out <Image_Path>\n");  
               return -1;  
     }  

     Mat image;  
     image= imread(argv[1], 1);  

    if(!image.data)  
    {  
               printf("Noimage data\n");  
               return -1;  
     }  

     namedWindow("DisplayImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
     imshow("DisplayImage",image);  

     waitKey(0);  
     return 0;  
}  

創(chuàng)建CMake文件：

gedit CMakeLists.txt  

添加內(nèi)容：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)  
project(DisplayImage)  
find_package(OpenCV REQUIRED)  
add_executable(DisplayImage DisplayImage.cpp)  
target_link_libraries(DisplayImage ${OpenCV_LIBS}) 

編譯：

cmake .  
make 

執(zhí)行：

./DisplayImage lena.jpg

安裝MATLAB2016b

• 下載軟體鏈接: https://pan.baidu.com/s/1kVoJJyJ 密碼: ypej
• 先掛載第一個(gè)鏡像
• 切換到用戶目錄，一定要切換到用戶目錄，否則安裝程序不會(huì)執(zhí)行

cd ~

• 執(zhí)行安裝腳本

sudo sh /media/xxxxx/xxxx/install -請(qǐng)自行修改光盤中install文件的絕對(duì)路徑

中間過程會(huì)提示插入第二個(gè)光盤，這時(shí)先彈出第一個(gè)光盤，再掛載第二個(gè)光盤，掛載完畢后，安裝程序會(huì)自動(dòng)執(zhí)行，破解步驟請(qǐng)具體看下載下來(lái)的文件

參考
https://github.com/BVLC/caffe/wiki/GeForce-GTX-1080,---CUDA-8.0,---Ubuntu-16.04,---Caffe
https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide
https://github.com/BVLC/caffe/wiki/OpenCV-3.1-Installation-Guide-on-Ubuntu-16.04
http://gwang-cv.github.io/2016/10/21/Ubuntu16.04+Titan%20X+CUDA8.0+cudnn5/