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全栈攻城狮不知道是怎么炼成的
个人大数据技术博客：
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。
目前尚在开发中，预计下半年完成。2570人阅读
机器学习（39）
首先要使用cudnn v2，
ALL PLATFORMS
& & Extract the cuDNN archive to a directory of your choice, referred to below as &installpath&.
& & Then follow the platform-specific instructions as follows.
& & cd &installpath&
& & export LD_LIBRARY_PATH=`pwd`:$LD_LIBRARY_PATH
& & Add &installpath& to your build and link process by adding -I&installpath& to your compile
& & line and -L&installpath& -lcudnn to your link line.
在Makefile中新添的语句要在之前的前面
LDFLAGS += -L/home/research/sunmeng/software/cudnn-6.5-linux-x64-v2 -lcudnn
LDFLAGS += $(foreach librarydir,$(LIBRARY_DIRS),-L$(librarydir)) $(PKG_CONFIG) \
& & & & &$(foreach library,$(LIBRARIES),-l$(library))
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
遇到的一个问题是把caffe编译为一个动态链接库，其他程序调用caffe.so时，也需要加载cudnn.so，则编译选项添加&-L/usr/local/cuda/lib64 -L/home/xxxxx/cudnn-6.5-linux-x64-v2/&
一直提示是undefined reference to `cudnnGetConvolutionForwardWorkspaceSize' 之类的错误，这是因为在动态链接库中找不到相应的函数实现
这是因为之前在&/usr/local/cuda/lib64目录下拷贝了一个老版本的cudnn.so, 而我们想要使用的是新版本的/home/xxxxx/cudnn-6.5-linux-x64-v2，g++先在lib64找，找到了就不在后面的目录找了，解决这个问题很简单，就是把两个目录的顺序调换即可
///////////////////////////////////
程序在运行时就要需要加载动态链接库了，原理参考
.cn/s/blog_01114f.html
所以安装共享库后要注意共享库路径设置问题, 如下:
1) 如果共享库文件安装到了/lib或/usr/lib目录下, 那么需执行一下ldconfig命令
ldconfig命令的用途, 主要是在默认搜寻目录(/lib和/usr/lib)以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf内所列的目录下, 搜索出可共享的动态链接库(格式如lib*.so*), 进而创建出动态装入程序(ld.so)所需的连接和缓存文件. 缓存文件默认为/etc/ld.so.cache, 此文件保存已排好序的动态链接库名字列表.&
2) 如果共享库文件安装到了/usr/local/lib(很多开源的共享库都会安装到该目录下)或其它&非/lib或/usr/lib&目录下, 那么在执行ldconfig命令前, 还要把新共享库目录加入到共享库配置文件/etc/ld.so.conf中, 如下:
#&cat /etc/ld.so.conf
include ld.so.conf.d/*.conf
#&echo &/usr/local/lib& && /etc/ld.so.conf
#&ldconfig
3) 如果共享库文件安装到了其它&非/lib或/usr/lib& 目录下,& 但是又不想在/etc/ld.so.conf中加路径(或者是没有权限加路径). 那可以export一个全局变量LD_LIBRARY_PATH, 然后运行程序的时候就会去这个目录中找共享库.&
LD_LIBRARY_PATH的意思是告诉loader在哪些目录中可以找到共享库. 可以设置多个搜索目录, 这些目录之间用冒号分隔开. 比如安装了一个mysql到/usr/local/mysql目录下, 其中有一大堆库文件在/usr/local/mysql/lib下面, 则可以在.bashrc或.bash_profile或shell里加入以下语句即可:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mysql/lib:$LD_LIBRARY_PATH&&&&
一般来讲这只是一种临时的解决方案, 在没有权限或临时需要的时候使用.
当然也可以将动态链接库的地址写入到可执行文件中去，这样在运行程序的时候就不用考虑动态链接库的地址了，注意，最好是绝对路径，就是在编译中添加&
-Wl,-rpath,/home/xxxx/cudnn-6.5-linux-x64-v2:/usr/local/cuda/lib64:
参考知识库
* 以上用户言论只代表其个人观点，不代表CSDN网站的观点或立场
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特别感谢在学习和使用Caffe和CNN的过程中，超级大神Yanqing Jia, Eric Tzeng, Evan Shelhamer, Ross Girshick, Sergey Karayev, Sergio Gadarrama给予的帮助。
特别说明：
0. Caffe 官网地址：http://caffe.berkeleyvision.org/
1. 本文为作者亲自实验完成，但仅限用于学术交流使用，使用本指南造成的任何不良后果由使用者自行承担，与本文作者无关，谢谢！为保证及时更新，转载请标明出处，谢谢！
2. 本文旨在为新手提供一个参考，请高手勿要吐槽，有暴力倾向者，请绕道，谢谢！
3. 本文使用日下载的caffe-master版本，运行平台为：Ubuntu 15.04，CUDA7.0，cuDNN v2(以前一直是cuDNN R1)，OpenCV 3.0.0rc1。
4. 安装过程，因为平台不同、设备不同、操作者不同，会遇到各种奇怪的问题和报错信息，请善用Caffe官网的Issues和caffe-user论坛,以及Google和Baidu。参考本指南，请下载最新版caffe-master，新版本很多文件已经变更。
5. 最后更新时间：日。本次更新主要是在新版本的软件进行部署，并修正了过去的一些bug，保留了原来14.04下安装的部分步骤。
洋洋洒洒一大篇，就没截图了，经过几个月的使用，使用Caffe还是建议在Ubuntu系统下完成，因为不需要太多的编程，Windows版需要一定的编程基础，且因为没有官方Release版，所以更新和FixBug都麻烦一些.这里有个建议是，如果将来要做大数据集，最好事先给Linux留多点空间，比如Imagenet，估计500G都不为过。不过也可以全部使用软链接链接到Windows的NTFS磁盘，我后期实验都是使用这个方法。另外，请阅读完，至少一个部分再进行动手操作，避免多余的工作，写作能力有限，尽请见谅。
新版的各种软件，安装起来还是有一定的困难的，所以请大家使用的时候要有耐心。不过Ubuntu15.04相对于14.04有两个进步，一是窗口不会在无聊的闪烁了（也可能是驱动问题）；二是访问网页时，不会再半天都无法响应。
这篇安装指南，适合零基础，新手操作，请高手勿要吐槽！
简单介绍一下：Caffe，一种Convolutional Neural Network的工具包，和Alex的cuda-convnet功能类似，但各有特点。都是使用C++ CUDA进行底层编辑，Python进行实现，原作主要部署于Ubuntu，也有大神发布了Windows版，但其他相关资料较少，不适合新手使用，所以还是Ubuntu的比较适合新手。（相对而言）
本文主要包含5个部分，包括：
第一部分 Linux安装
第二部分 nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.deb方法，特别推荐）
第二部分 nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.run方法）
第三部分 Python安装和调试
第四部分 Matlab安装和调试
第五部分 Caffe的安装和测试
第一部分 Linux安装
Linux的安装，如果不是Linux粉，只是必须，被迫要用它来作作科研什么的，建议安装成双系统，网上方法很多，这里我就不详细写了，安装还算是傻瓜式的，和windows的过程类似，至于语言，如果觉得难度还不够大的话，完全可以装E文版的，甚至日文，德文~~~，我是装的简体中文版，我总共用分出的500G的空间来安装Ubuntu 14.04，这个版本是最新的版本，有个好处是，可以直接访问Windows8.1的NTFS分区，不用做额外的操作，而且支持中文，例如：$ cd /media/yourname/分区名字/文件夹名，当然GUI就更方便了.
我的分区设置如下：
根分区： \ 100G，
Swap交换分区：16G ，这里，我设置和我的内存一样，据说小于16G的内存，就设置成内存的1.5-2倍
boot分区：200M
Home分区：剩余的空间，鉴于Imagenet，PASCAL VOC之类的大客户，建议500G，至少300G以上。
PS：解决启动分区错误
基本上，重装起来，都会破坏原来的启动分区表，还原Windows分区的一个简单办法：
$ sudo gedit etc/default/grub
设置：GRUB_DEFAULT = 2
$ sudo update-grub
该方法适用于安装双系统后，&看得到Linux，看不到Windows&的情况，反过来的话，请大家自己百度吧。
PS：关于我的笔记本的特例，仅供类似设备的参考
笔记本配置：技嘉P35X v3，i7-4720HQ@2.6G/16G/NVidia GTX 980 4G/Intel HD G SSD*2 + 2T SATA *2
我的两组硬盘SSD和SATA分别做Raid 0，目的是合并逻辑分区，没有考虑冗余备份问题，最后的状态是2个逻辑硬盘块256G SSD + 4T SATA，用的GPA分区，最后导致利用Ubuntu的GRUB启动界面找不到Windows分区。所以上面的方法失效。不过，可以通过笔记本的F12和Bios设置来实现启动分区的选择，并且我用Linux的机会很少，所以也就如此处理了，Linux高手可以自己折腾一下Grub启动。Ubuntu 15.04安装在SATA逻辑分区，SSD分区安装Windows8.1。
第二部分两种安装方法，任选其一即可，推荐第二种方法(*.deb方法)。
第二部分：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.deb方法）
PS：特别推荐*.deb的方法，目前已提供离线版的deb文件，该方法比较简单，不需要切换到tty模式。这里以CUDA 7.0为例。
一、CUDA Repository
获取CUDA安装包,安装包请自行去NVidia官网下载。
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu-local_7.0-28_amd64.deb
$ sudo apt-get update
二、CUDA Toolkit
$ sudo apt-get install -y cuda
三、Environment Variables
$ export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.0
$ export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
$ PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
$ export PATH
第二部分：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.run方法）
PS：这里其实可以参考nVidia 官方提供的CUDA安装手册，非常相近，32页的，不过是全英文的，我就是参考这个文档完成后面的配置和验证工作。/rdp/cuda-65-rc-toolkit-download#linux。一般要输入你的用户名和密码，就是下载6.5的那个账号。
一、Verify You Have a CUDA-Capable GPU
执行下面的操作，然后验证硬件支持GPU CUDA，只要型号存在于/cuda-gpus，就没问题了
$ lspci | grep -i nvidia
二、Verify You Have a Supported Version of Linux
$ uname -m && cat /etc/*release
重点是&x86_64&这一项，保证是x86架构，64bit系统
三、Verify the System Has gcc Installed
$ gcc --version
没有的话就先安装吧，这个是必须的用来编译CUDA Toolkit，不过Ubuntu 14.04是默认有的
四、Download the NVIDIA CUDA Toolkit
下载地址：/cuda-toolkit
验证地址：/rdp/cuda-rc-checksums
$ md5sum filename
例如：md5sum cuda_6.5.11_rc_linux_64.run ，这个文件的正确 md5 = a47b0be83dea0323fab24ca
这个感觉蛮重要，我第一次安装的时候md5就没通过，强制安装，结果就有问题，后面重新下载了再安装了一次
五、Handle Conflicting Installation Methods
根据官网介绍，之前安装的版本都会有冲突的嫌疑
所以，之前安装的Toolkit和Drievers就得卸载，屏蔽，等等
六、Graphical Interface Shutdown
退出GUI，也就是X-Win界面，操作方法是：同时按：CTRL+ALT+F1（F2-F6），切换到TTY1-6命令行模式。
关闭桌面服务：
$ sudo stop lightdm
七、Interaction with Nouveau
Nouveau是一个开源的显卡驱动，Ubuntu 14.04 默认安装了，但是它会影响nVidia驱动的安装，所以只有请他回老家了，sorry！
$ sudo vi /etc/modprobe.d/nvidia-graphics-drivers.conf
写入：blacklist nouveau
保存并退出: wq!
检查：$ cat nvidia-graphics-drivers.conf
$ sudo vi /etc/default/grub
末尾写入：rdblacklist=nouveau nouveau.modeset=0
保存并退出: wq!
检查：$ cat /etc/default/grub
八、Installation CUDA 6.5
切换到cuda_6.5.11_rc_linux_64.run 所在的目录，然后执行安装命令：
$ sudo sh cuda_6.5.11_rc_linux_64.run
再次提醒，安装前一定要执行 md5sum ，至于如果发现md5检测不一致，怎么办？别逗了，去nVidia重新下载就行了，地球人都知道，别无限循环就好^_^!
这里会一路问你各种问题，基本上就是Accept-yes-Enter-yes-Enter-yes-Enter， 其实就是让你接受协议，然后安装的默认位置确认等等，recruit就别自定义安装位置了，默认才是天堂。
九、Extra Libraries
安装一些必要的库文件，譬如：OpenGL (e.g., Mesa), GLU, GLUT, and X11 (including Xi, Xmu, and GLX).
$ sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
十、驱动装完了，可以回到GUI界面了，也可以继续留这里玩文本。。。
$ sudo start lightdm
十一、POST-INSTALLATION ACTIONS
1. Environment Setup
$ export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
PS：如果出现安装失败，重启系统，重新安装一遍基本都可以解决，实在不行就卸载原来的驱动再安装一遍。
a. 卸载现有驱动
$ sudo nvidia-installer --uninstall
b. 重装CUDA Toolkit
$ sudo sh cuda_6.5.11_rc_linux_64.run
好了，到这里所有nVidia CUDA的安装就结束了，下面看看Caffe如何安装
第三部分 Python安装和调试
1. 安装IDE运行环境
选择一个适合你的IDE运行环境，我是用的是Spyder，因为它内置了 iPython 环境，Caffe有不少的程序是基于 iPython 环境完成的。安装方法很简单，直接在Ubuntu软件中心搜索&spyder&即可安装。
2. iPython NoteBook 安装
另外一个比较推荐的方法是使用iPyhthon NoteBook（基于浏览器的Python IDE），特别是适合需要用Python做教程的老师们，可以直接导出.py, .ipynb, html格式，安装步骤如下：
$ sudo apt-get install -y ipython-notebook pandoc
启动(自动打开浏览器):
$ ipython nootbook
一个简单的使用iPython NoteBook生成的html的例子：examples_notebook.html& example_notebook.ipynb
3. 配置和编译pycaffe（见第五部分）
第四部分 Matlab安装和调试
由于该软件为商业软件，请大家自行寻找，安装学习，并确保不使用做商业目的，下载24小时删除......
选择Mathworks.Matlab.R2014a.Unix.iso - 右键 - 使用磁盘映像挂载器打开&
进入装载的虚拟光盘，拷贝全部文件至home/Matlab 文件夹
(PS：我的原则是能GUI就GUI，喜欢CMD的可以参照执行)
复制Crack/install.jar至 home/Matlab/java/jar/ 并覆盖源文件
$ sudo cp install.jar /home/Matlab/java/jar/
3. 授权安装文件夹
$ chmod a+x Matlab -R
$ sudo ./install
选项：不使用Internet安装
序列号： -
默认路径：/usr/local/MATLAB/R2014a
激活文件：license_14a.lic
拷贝 libmwservices.so 至 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64
$ sudo cp libmwservices.so /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/
安装完毕，程序默认启动路径：
$ sh /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/matlab
5.解决编译器gcc/g++版本问题。（这里因为折腾了一会，所以只做参考，基本流程就2步，有问题，大家可以自己尝试。）
因为Ubuntu 15.04的gcc/g++版本是4.9.2，而Matlab 2014a（2015a）的版本是4.7.x所以在使用matla调用mex文件的时候，基本上都会报错，根据报错信息，考虑如下两步解决方案。
1. 降级安装gcc/g++版本为4.7.x
(1). 下载gcc/g++ 4.7.x
$ sudo apt-get install -y gcc-4.7
$ sudo apt-get install -y g++-4.7
(2). 链接gcc/g++实现降级
$ cd /usr/bin
$ sudo rm gcc
$ sudo ln -s gcc-4.7 gcc
$ sudo rm g++
$ sudo ln -s g++-4.7 g++
2. 暴力引用新版本GLIBCXX_3.4.20
$ sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.20 /usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6.0.20
$ sudo mv libstdc++.so.6 libstdc++.so.6.backup
$ sudo ln -s libstdc++.so.6.0.20 libstdc++.so.6
$ sudo ldconfig -v
通过命令&strings /usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX_& 可以看一下，是否已经成功包含了GLIBCXX_3.4.20，如果已经存在，基本上就成功了。
6.编译Matlab用到的caffe文件（见第五部分）
第五部分 Caffe的安装和测试
对于Caffe的安装严格遵照官网的要求来：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
一、安装BLAS
这里可以选择（ATLAS，MKL或者OpenBLAS），我这里使用MKL，首先下载并安装英特尔& 数学内核库 Linux* 版MKL，下载链接是：/en-us/intel-education-offerings， 请下载Student版，先申请，然后会立马收到一个邮件（里面有安装序列号），打开照着下载就行了。下载完之后，要把文件解压到home文件夹(或直接把tar.gz文件拷贝到home文件夹,为了节省空间，安装完记得把压缩文件给删除喔～)，或者其他的ext4的文件系统中。
接下来是安装过程，先授权，然后安装：
$ tar zxvf parallel_studio_xe_2015.tar.gz （如果你是直接拷贝压缩文件过来的）
$ chmod a+x parallel_studio_xe_2015 -R
$ sudo ./install_GUI.sh
二、MKL与CUDA的环境设置
1. 新建intel_mkl.conf， 并编辑之：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf
/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64
2. 新建cuda.conf，并编辑之：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
/usr/local/cuda/lib64
3. 完成lib文件的链接操作，执行：
$ sudo ldconfig -v
三、安装OpenCV 3.0.0
1. 下载并编译OpenCV（官网原版OpenCV：http://opencv.org/）， 或者使用本站提供的修改版的安装包 Install-OpenCV-master（/ouxinyu/Install-OpenCV-master） （下面的安装方式使用该包完成，安装包修改了dependencies.sh文件并增加了OpenCV 3.0.0的安装文件，同时保留了原来的2.3x和2.4x版）
2. 切换到文件保存的文件夹，然后安装依赖项：
$ sudo sh Ubuntu/dependencies.sh
3. 切换目录Ubuntu\3.0\安装OpenCV 3.0.0rc1：
$ sudo sh opencv3_0_0-rc1.sh
保证网络畅通，因为软件需要联网这里时间较长，请耐心等待。。。，
四、安装其他依赖项
1. Google Logging Library（glog），下载地址：/p/google-glog/，然后解压安装：
$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
$ ./configure
$ sudo make install
如果没有权限就chmod a+x glog-0.3.3 -R , 或者索性 chmod 777 glog-0.3.3 -R , 装完之后，这个文件夹就可以kill了。
2. 其他依赖项，确保都成功
$ sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev
$ sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
五、安装Caffe并测试
1. 安装pycaffe必须的一些依赖项：
$ sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython
$ sudo apt-get install -y protobuf-c-compiler protobuf-compiler
2. 安装配置nVidia cuDNN 加速Caffe模型运算
a. 安装cuDNN
该改版本caffe-master默认支持cudnn-6.5-linux-x64-v2，使用cudnn-6.5-linux-R1会报错，安装前请去先官网下载最新的cuDNN。
$ sudo cp cudnn.h /usr/local/include
$ sudo cp libcudnn.so /usr/local/lib
$ sudo cp libcudnn.so.6.5 /usr/local/lib
$ sudo cp libcudnn.so.6.5.48 /usr/local/lib
b. 链接cuDNN的库文件
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.6.5.48 /usr/local/lib/libcudnn.so.6.5
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.6.5 /usr/local/lib/libcudnn.so
$ sudo ldconfig -v
3. 切换到Caffe-master的文件夹，生成Makefile.config配置文件，执行：
$ cp Makefile.config.example Makefile.config
4. 配置Makefile.config文件（仅列出修改部分）
a. 启用CUDNN，去掉&#&（目前caffe-master仍然只支持R1版本）
USE_CUDNN := 1
b. 启用GPU，添加注释&#&
# CPU_ONLY := 1
c. 配置一些引用文件（增加部分主要是解决新版本下，HDF5的路径问题）
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
d. 启用Intel Parallel Studio XE 2015 Professional Edition for C++ Linux
BLAS := mkl
e. 配置路径，实现caffe对Python和Matlab接口的支持
PYTHON_LIB := /usr/local/lib
MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a
5. 配置Makefile文件（实现对OpenCV 3.x的支持）
查找&Derive include and lib directories&一节，修改&LIBRARIES +=&的最后一行，增加opencv_imgcodecs
opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs
6. 编译caffe-master！！！&-j8&是使用CPU的多核进行编译，可以极大地加速编译的速度，建议使用。
$ make all -j8
$ make test -j8
$ make runtest -j8
编译Python和Matlab用到的caffe文件
$ make pycaffe -j8
$ make matcaffe -j8
六、使用MNIST数据集进行测试
Caffe默认情况会安装在$CAFFE_ROOT，就是解压到那个目录，例如：$ home/username/caffe-master，所以下面的工作，默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是，用于测试Caffe是否工作正常，不做详细评估。具体设置请参考官网：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html
1. 数据预处理
$ sh data/mnist/get_mnist.sh
2. 重建lmdb文件。Caffe支持三种数据格式输入网络，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，根据自己需要选择不同输入吧。
$ sh examples/mnist/create_mnist.sh
生成mnist-train-lmdb 和 mnist-train-lmdb文件夹，这里包含了lmdb格式的数据集
3. 训练mnist
$ sh examples/mnist/train_lenet.sh
至此，Caffe安装的所有步骤完结，下面是一组简单的数据对比，实验来源于MNIST数据集，主要是考察一下不同系统下CPU和GPU的性能。可以看到明显的差别了，虽然MNIST数据集很简单，相信复杂得数据集，差别会更大，Ubuntu+GPU是唯一的选择了。
测试平台1：i7-4770K/16G/GTX 770/CUDA 6.5
MNIST Windows8.1 on CPU：620s
MNIST Windows8.1 on GPU：190s
MNIST Ubuntu 14.04 on CPU：270s
MNIST Ubuntu 14.04 on GPU：160s
MNIST Ubuntu 14.04 on GPU with cuDNN：30s
Cifar10_full on GPU wihtout cuDNN：73m45s = 4428s　（Iteration 70000）
Cifar10_full on GPU with cuDNN：20m7s = 1207s　（Iteration 70000）
测试平台2：技嘉P35X v3，i7-4720HQ@2.6G/16G/NVidia GTX 980 4G
MNIST Ubuntu 15.04 on GPU with cuDNN：33s
对比测试1：2*E5-2620(12CPUs)/128G/Tesla K20M/CUDA5.5/CentOS 6.4
MNIST CentOS 6.4 on GPU：294s
对比测试2：Tesla K40M/CUDA6.5/ubuntu 14.04
MNIST on GPU with cuDNN：30s
对比测试3：GTX 660/CUDA6.5/ubuntu 14.04
MNIST on GPU with cuDNN：49s
对比试验1是一个不太公平的测试，毕竟性能差很大，很可能不单单是由Tesla K20s 和GTX 770带来的，也可能是因为CentOS或者是CUDA5.5(without cuDNN)的影响，但总体上的结论和Caffe官网的 reference performance numbers 一致，对于普通用户：GTX的性价比高很多。对比试验2展现了Tesla K40的强大性能，相信对于复杂图像，它应该有更强劲的表现。（感谢香港城市大学 Ph.D Jingjing、南京理工大学 Ph.D JinLu、华中科技大学 MS LiuMaolin 提供的测试环境和测试数据。）
Caffe+Ubuntu 14.04 64bit+CUDA 6.5配置说明：
Caffe安装指南：
Linux下CUDA开发环境安装：
Ubuntu 14.04安装配置CUDA：
Ubuntu安装CUDA驱动：
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