一、環(huán)境準(zhǔn)備
用JetPack刷機(jī)到16.04LTS
安裝Cuda 8.0.34和CuDnn v5.1
二、安裝caffe
2.1依賴庫安裝
sudo add-apt-repository universe
sudo apt-get update
sudo apt-get install cmake git aptitude screen g++ libboost-all-dev \
libgflags-dev libgoogle-glog-dev protobuf-compiler libprotobuf-dev \
bc libblas-dev libatlas-dev libhdf5-dev libleveldb-dev liblmdb-dev \
libsnappy-dev libatlas-base-dev python-numpy libgflags-dev \
libgoogle-glog-dev python-skimage python-protobuf python-pandas \
libopencv-dev
opencv也可以根據(jù)自己的需要選擇版本編譯，這里為了方便就這么安裝了
2.2 下載caffe
直接從BCLV的Git中下載
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
不用使用Nvidia提供的caffe（32Bit），TX1是64Bit的
2.3編譯caffe
修改caffe的配置文件
cd caffe
cp Makefile.config.sample Makefile.config
vim Makefile.config
去掉注釋，使用CuDNN，使用python層
然后編譯
make all -j4
用自帶的mnist測試一下
$ bash ./date/mnist/get_mnist.sh
$ bash ./examples/mnist/create_mnist.sh
$ bash ./examples/mnist/train_lenet.sh
有個(gè)坑爹的情況是嚴(yán)樂春大哥的網(wǎng)站可能會(huì)崩，所以數(shù)據(jù)下不全，自己拷一下數(shù)據(jù)就好。
2.4使用g++編譯caffe中的classification.cpp文件
參考博客[1]
2.5編譯pycaffe
講道理是沒什么問題的，但是忘記編譯和測試了，下次搞了再更新。
參考博客
http://blog.csdn.net/q6324266/article/details/52193076
http://blog.csdn.net/zouyu1746430162/article/details/53391283
Trouble shooting
需要注意的是HDF5的頭文件路徑和庫路徑
HDF5_INCLUDE_DIRS := /usr/include/hdf5/serial/
HDF5_LIB_DIRS := /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include $(HDF5_INCLUDE_DIRS)
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib $(HDF5_LIB_DIRS)
