caffe的编译比预想复杂很多，其中设计到多个依赖库的配置，在linux下花费了好久，遇到问题就google,百度，最终终于完成啦！

1.安装caffe相关的依赖项

参考caffe官方的网站在ubuntu<17.04下的环境配置   

http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html

首先一般依赖项

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

CUDA

通过apt-getNVIDIA.run软件包安装。NVIDIA 软件包倾向于遵循更新的库和驱动程序版本，但安装更加手动。如果从包安装，请分别安装库和最新的驱动程序；与库捆绑的驱动程序通常已过时。对于仅 CPU 的安装，可以跳过这一步。

BLAS

OpenBLAS通过安装 ATLASsudo apt-get install libatlas-base-dev或通过 MKL 安装 OpenBLAS 以sudo apt-get install libopenblas-dev获得更好的 CPU 性能。

 是一个开源的矩阵计算库，包含了诸多的精度和形式的矩阵计算算法。就精度而言，包括float和double，两种数据类型的数据，其矩阵调用函数也是不一样。不同矩阵，其计算方式也是有所不同，（姑且认为向量也是一维矩阵），例如，向量与向量之间的计算，向量与矩阵之间的计算，矩阵与矩阵之间的计算。

 sudo apt-get install libopenblas-dev

python

安装默认python 版本

sudo apt-get install python-dev

ubuntu 需要使用CUDA8.0

2.环境配置异常记录

1.google库提示未安装，

从而无法安装protobuf（pip可以通过python 安装也可以通过conda安装）

sudo pip install google
# 然后再安装protobuf
sudo pip istall protobuf

2.numpy python算法没有安装

pip install numpy

3.