硬件配置说明，本人使用的是Dell T-7910 工作站，配备TitanX双显卡，无VGA接口

首先安装系统

官方下载地址https://www.ubuntu.com/download 下载最新版，下载下来后使用软碟通制作安装镜像
安装完系统，更新系统

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

激活root用户，并设置密码

sudo su
passwd

安装软件openssh-server，并设置为root账户允许登陆

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

安装cmake

sudo apt-get install cmake

移除vim-common，并安装vim

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

安装显卡驱动

Ctrl+Alt+F1进入tty命令控制台

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

安装cuda

在/etc/profile尾部添加如下内容：

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

安装cudnn

从官网下载cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz for CUDA 8.0. 解压到当前目录：

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

移动到相应的目录

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*

安装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

可能会出现的错误

• 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 下载缓慢或无法下载导致校验码不一致的错误，ippicv是一个并行计算库，其实可以不用的。如果不想用这个并行计算库，在做Cmake的时候用参数关闭即可，但我还是建议使用这库。
  首先，手动下载 ippicv然后，将刚才下载的ippicv文件直接拷贝进入opencv3.2源码的下面这个目录：

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

最后一个目录可能不一样，但无所谓，最后再使用命令编译：

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

• 如果安装的是opencv3.1，则会出现

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

解决方法：(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”)
将：

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

改为:

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

编译时间比较久，安装成功后配置环境：

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

测试OpenCV安装是否成功：

mkdir DisplayImage  
cd DisplayImage 
gedit DisplayImage.cpp 

添加代码：

#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;  
}  

创建CMake文件：

gedit CMakeLists.txt  

添加内容：

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

编译：

cmake .  
make 

执行：

./DisplayImage lena.jpg

安装MATLAB2016b

• 下载软体链接: https://pan.baidu.com/s/1kVoJJyJ 密码: ypej
• 先挂载第一个镜像
• 切换到用户目录，一定要切换到用户目录，否则安装程序不会执行

cd ~

• 执行安装脚本

sudo sh /media/xxxxx/xxxx/install -请自行修改光盘中install文件的绝对路径

中间过程会提示插入第二个光盘，这时先弹出第一个光盘，再挂载第二个光盘，挂载完毕后，安装程序会自动执行，破解步骤请具体看下载下来的文件

参考
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/