基本安装次序如官网所述。https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&configuration=compile
大概就是先装一些底层支持库，装GPU显卡驱动，装CUDA支持，装cuDNN，再装一些依赖库，然后就可以去GitHub下载源代码编译了。
前几步问题不大，原来的Caffe一代在装显卡和CUDA时有很多问题 ，这里直接装一个连驱动带CUDA环境的deb文件，很简练。cuDNN装的也很快。但最后一步遇到些麻烦。
首先就是GitHub的访问太慢了，经常是10k/s这样的速度，还是用
git clone 坚持走下来了，大概用了半天的时间。后来发现这样更好：先下载zip文件，然后手动下载third_party里的目录文件（zip里不带，另有些如android，ios环境下的不用可以不管），就可以编译了。
make这个过程问题最多，整理了一下，一一道来。
1. 首先就是速度较慢，应该像之前的习惯，加 -j4或-j8这样的并行加速，官网没有说。在多核CPU的机器上，会快好几倍。
2. 环境依赖最好用最新的。我后来在一台新机器上又装了一次就很顺利，基本就是官网的次序走下来。Ubuntu14.04 + CUDA8.0 + cuDNN8.0v5.1 + OpenCV3.2 ，如果是初学者我建议按照这个配置走，坑少。中间apt-get 各种依赖库时，有一次错误提示：
ValueError: ('Expected version spec in', 'widgetsnbextension ~=2.0.0', 'at', ' ~=2.0.0')
......
更新一下pip就好了：pip install --upgrade pip
3. 如果是现有的机器。比如我的机器上已经装过Caffe，依赖库有些较旧，结果带来一堆问题。
首先CUDA本是7.5，按照Caffe2的说法是支持的，但是中间的make过程中，就出现error提示：
[ 73%] Building NVCC (Device) object caffe2/CMakeFiles/Caffe2_GPU.dir/sgd/./Caffe2_GPU_generated_adagrad_op_gpu.cu.o
/home/sherif/caffe2/caffe2/utils/conversions.h(137): warning: variable "r" was declared but never referenced
/home/sherif/caffe2/caffe2/utils/math_gpu.cu(136): error: identifier "CUDA_R_16F" is undefined
/home/sherif/caffe2/caffe2/utils/math_gpu.cu(312): error: identifier "CUDA_R_16F" is undefined
/home/sherif/caffe2/caffe2/utils/math_gpu.cu(496): error: identifier "CUDA_R_16F" is undefined
......
一时找不到原因，百度一下也没有。还是要翻Google，先看到一个日文的博客，大概说要把CUDA8.0的路径加上。又看到GitHub上也在讨论这个问题，贾扬清也出现了，讨论的结果说是因为Caffe2用到FP16类型，需要CUDA8.0的支持。（这个讨论还带出另一个问题，有人装了8.0编译时又提示要7.5，后面我也遇到了。）
安装CUDA8.0（同时还必须装cuDNN8.0v5.1版），把默认的cuda路径 /usr/local/cuda 改为 /usr/local/cuda-8.0目录：
添加路径：（直接拷日文，汉字都懂）
gedit ~/.bashrc &
# .bashrcの末尾に追記
export
PATH=/usr/
local/cuda-8.0/bin:
${PATH}
export
LD_LIBRARY_PATH=/usr/
local/cuda-8.0/lib64:
${LD_LIBRARY_PATH}
make编译成功，但运行python测试仍然不对，提示找不到Moudle。这是老问题，重新设置PYTHONPATH，还是在 ～/.bashrc加入
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/jasper/code/caffe2/build/python
又出了新的error：加载libcudart.so.7.5时出错，可明明是安装了CUDA8.0，这时才注意到，make的时候，提示CUDA的版本就是7.5，实在找不到原因，只好卸载了CUDA7.5。可这么一折腾，再make时出现如下错误：
Could NOT find CUDA: Found unsuitable version "8.0", but required is exact
version "7.5" (found /usr/local/cuda-8.0)
中间走过一段弯路，以为编译需要gcc5 ，装了以后make就失败了，又听说CUDA8.0不支持gcc5，于是又改回来。实际还是用的gcc4.9.2编译。
再找原因，发现github上有人指出解决方法：
sudo rm -rf /usr/local/share/OpenCV
大概是因为以前曾经用CUDA7.5+OpenCV2.4.9配置编译了Caffe，导致CMake发现系统中存在一个指向OpenCV的配置，进而引发了CUDA的版本冲突。所以要删去此目录。然而删除后make，快结束时又出现错误：
[ 92%] Building CXX object caffe2/CMakeFiles/math_gpu_test.dir/utils/math_gpu_test.cc.o
......
CMakeFiles/make_image_db.dir/binaries/make_image_db.cc.o：在函数‘caffe2::ConvertImageDataset(std::string const&, std::string const&, std::string const&, bool)’中：
make_image_db.cc:(.text+0x9e4)：对‘cv::imread(cv::String const&, int)’未定义的引用
......
这是没有找到OpenCV的环境，可以CMake怎么没发现？硬着头皮直接去掉OPENCV依赖：
cmake .. -DUSE_OPENCV=OFF
可以编译通过，但是如此一来就没有 OpenCV支持了，对于图像的测试可能不方便。电脑里以前也有一个手动编译的OpenCV3.1，不过是CUDA7.5的，这次还要用CUDA8.0重新编译。
于是在CMakeLists.txt中修改，第二行加入
set (OpenCV_DIR "/xxx/OpenCV3.1编译后的build目录")
然后编译，就行了。
以上部分写的很罗嗦，简单说就是这样：
新机器推荐
Ubuntu14.04 + CUDA8.0 + cuDNN8.0v5.1 + OpenCV3.2。
如果是旧机器，先装CUDA8.0，再cuDNN8.0，然后在此基础上编译OpenCV，配置CMake文件，最后 make（Caffe2的make也是先调用CMake）
。
这次得到的一些经验是：
依赖库尽量用官方文档里给出的新版本，它是经过较多的测试的。
新技术新问题查询还是要用Google，国外的技术交流比较频繁开放，国内会晚一段时间，质量也不如国外。 但国内有一点好，中文阅读效率高。所以成熟的技术或常见问题可以用百度。
还没有测试Caffe2的功能，先写到这。
