ubuntu18.04安装caffe-ssd-gpu

### 回答1：
安装caffe-ssd-gpu在ubuntu18.04的步骤如下：

1. 安装CUDA：从Nvidia官网下载合适的CUDA安装包，按照官方文档的指引进行安装。

2. 安装依赖：运行以下命令安装所需依赖库：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev \
libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler \
libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libboost-all-dev

3. 下载caffe-ssd-gpu源码并编译：从Github上下载caffe-ssd-gpu的源码，按照官方文档指引进行编译。编译时需要指定编译选项为GPU模式。

4. 运行测试：安装完成后，运行测试脚本，确保安装配置成功。

以上为简要步骤，具体操作请参考对应文档和官方指引。

### 回答2：
Ubuntu18.04是目前比较常见的Linux操作系统之一，而CAFFE-SSD-GPU是深度学习的一个工具。下面是安装caffe-ssd-gpu的步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN

首先，您需要安装CUDA和cuDNN，这是运行深度学习框架所需的必备组件。下载安装CUDA和cuDNN之前，您需要查看您的图形卡的型号，以便选择正确的CUDA版本和cuDNN版本。

在下载和安装CUDA和cuDNN之前，您需要在NVIDIA的开发者网站上注册自己，并下载适用于您机器的CUDA和cuDNN版本。此外，您还需要在命令行界面中设置以下环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2. 安装依赖项

在安装caffe之前，需要安装一些依赖项。您可以使用以下命令将这些依赖项安装到您的Ubuntu系统上：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran libjpeg62 libfreeimage-dev libatlas-base-dev git python-dev python-pip libgoogle-glog-dev libbz2-dev libxml2-dev libxslt-dev libffi-dev libssl-dev libgflags-dev liblmdb-dev python-yaml python-numpy python-scipy

3. 下载和安装CAFFE

现在，您需要在您的系统上下载和安装CAFFE。从github上获取caffesource代码并进行安装：

git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe
git checkout ssd

4. 编译和安装CAFFE

使用以下命令编译和安装caffe：

cp Makefile.config.example Makefile.config
make all -j $(($(nproc) + 1))
make pycaffe

执行该命令后，您需要等待一段时间才能完成CAFFE的编译。如果出现任何编译错误，请检查您的CUDA和cuDNN版本是否正确，并重新安装依赖项。

5. 使用CAFFE-SSD-GPU

现在，您已经成功地在Ubuntu18.04操作系统上安装并编译了CAFFE-SSD-GPU，您可以开始使用该工具来执行深度学习任务了。

总结

安装CAFFE-SSD-GPU需要充分理解linux的命令行操作。需要先确认CUDA和cuDNN已经安装，并正确设置环境变量。然后需要下载和安装CAFFE, 并最后编译和安装CAFFE。在安装过程中如果存在问题，可以查看错误日志，重新检查步骤。如果对命令行操作不熟悉，则先学习linux基础操作。

### 回答3：
caffe-ssd-gpu是一种基于caffe框架的用于实现目标检测的神经网络模型，在Ubuntu18.04系统中安装caffe-ssd-gpu需要进行以下步骤：

1. 安装CUDA

CUDA是NVIDIA公司推出的用于高性能计算的并行计算平台和编程模型，是使用GPU进行深度学习任务所必需的。在Ubuntu18.04上安装CUDA需要首先确认自己的显卡型号，并选择合适的CUDA版本进行安装。可以在NVIDIA官网上下载相应的CUDA安装包，也可以通过命令行方式进行安装。在安装过程中注意要按照提示完成相应的配置和设置。

2. 安装cuDNN

cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库，也是必需的组件之一。在安装过程中同样需要确认CUDA的版本和自己的显卡型号，并下载相应的cuDNN安装包进行安装。

3. 安装依赖包

在安装caffe-ssd-gpu前需要先安装几个依赖包，包括protobuf、opencv、boost等。可以通过命令行方式进行安装，例如：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

4. 下载caffe-ssd-gpu源码

可以在GitHub上找到caffe-ssd-gpu的源码，下载后解压到自己想要的目录下。

5. 编译和安装caffe-ssd-gpu

进入caffe-ssd-gpu源码目录下，执行以下命令：

cd caffe-ssd-gpu
mkdir build
cd build
cmake ..
make all -j8
make install

其中，make all -j8表示使用8个线程进行编译，提高编译速度。make install表示安装编译好的caffe-ssd-gpu库文件和可执行文件。

6. 测试安装是否成功

可以尝试运行caffe-ssd-gpu自带的测试程序，检查安装是否成功。在源码目录下执行以下命令：

./build/tools/caffe time --model=models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300_ft/deploy.prototxt --gpu=0

这条命令会测试caffe-ssd-gpu在GPU上执行推断的速度，如果没有问题，则说明安装成功。

需要注意的是，在安装过程中可能会遇到各种问题，例如依赖包的版本不兼容、CUDA和cuDNN的配置出错等等。这时候需要耐心调试错误，逐个解决问题，才能确保caffe-ssd-gpu能够正常运行。