前言
此篇博文，博主将详细介绍Jetson TX1如何安装运行caffe框架。因为要在开发板上跑ssd的demo，所以就直接clone ssd项目了，反正ssd也是caffe的一个分支，除了ssd特有的层，二者在编译运行上几乎一样。
安装依赖包
依次安装以下依赖项，如果不想每一次install都出现yes or no的提示项，可以在命令末尾加上“-y”。
sudo apt-get install build-essential -y #必要的编译工具依赖
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
PS：毕竟不是笔记本电脑，下载安装过程可能极为缓慢，需要有充足的时间和耐心。
安装easy_install和pip
pip和easy_install的作用是方便以后安装python软件包
下载安装easy_install
wget --no-check-certificate https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py
也可以使用博主上传的py文件：ez_setup.py
sudo python ez_setup.py --insecure
下载安装pip
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
也给出下载地址：get-pip.py
sudo python get-pip.py
安装python常用库
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran python-numpy
克隆ssd源码
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe/
git checkout ssd #切换至分支ssd
安装pycaffe所需依赖包
cd ~/caffe/python
sudo su #使用超级权限
for req in $(cat "requirements.txt"); do pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $req; done
PS：终端输入Ctrl+Shift+d退出sudo su模式
编译caffe-ssd
这里建议先把能改的都改了，最后进行编译，一次就可以成功，可以节省不少时间。
修改Makefile.config
cd ~/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
gedit Makefile.config
- 将
USE_CUDNN := 1取消注释 -
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include后面打上一个空格 然后添加/usr/include/hdf5/serial -
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib后面打上一个空格，然后添加/usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial/
说明：第1步的作用是使用cudnn编译，第2、3步是添加hdf5的路径，没有的话会出现找不到hdf5.h的错误。
修改Makefile
cd ~/caffe
gedit Makefile
进入文件，修改
NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
为 NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
说明：修改这一步是为了避免出现
string.h ‘memcy’ was not declared in this scope这样的错误，这种错误通常是由于gcc版本太新而导致的。
建立hdf5软连接
cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu
sudo ln libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
sudo ldconfig #使连接生效
说明：这一步是为了建立软连接，避免出现找不到lhdf5_hl和lhdf5的错误。
编译caffe-ssd
cd ~/caffe
make all -j4
make test -j4
make runtest -j4
make pycaffe -j4
make matcaffe -j4 #可选，但要修改其他选项，参看底部文献
编译过程中可能会出现nvcc warning: The 'compute_20'and 'sm_21' architectures are ......这种警告，可以不管，只要编译过程中不报错就OK。
cd ~/caffe/python
python
import caffe
上面是在测试Python环境，只要没报错，就可以说明编译成功了。也有可能会出警告：UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment 这种情况也不要紧，可用下面命令消除之：
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
PS：
make runtest -j4居然运行了一个多小时，已经无力吐槽。。。
测试AlexNet
cd ~/caffe
./build/tools/caffe time --gpu 0 --model ./models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt
测试结果为total time：10687.4ms
运行caffe-ssd
在Jetson TX1上运行ssd的过程和电脑上基本一样，详细的步骤可以参考博主的文章：
SSD:Single Shot MultiBox Detector的安装配置和运行
这里，仍然简要说下步骤：
下载使用已有模型
想直接看看ssd效果的话，可以下载作者训练好的模型：下载地址
得到了一个压缩包：models_VGGNet_VOC0712_SSD_300x300.tar.gz ，将其解压，把其中的VGGNet文件夹放到/home/ubuntu/caffe/models/目录之下。
增加pycaffe环境变量
cd
echo "export PYTHONPATH=/home/ubuntu/caffe/python" >> ~/.profile
source ~/.profile
echo $PYTHONPATH #检查环境变量的值
如果没有这一步的话，可能会出现no module named caffe或者no module named caffe-proto这种错误。
进行webcam检测
cd ~/caffe
python examples/ssd/ssd_pascal_webcam.py
过一会应该会出现检测窗口，但非常不幸的是，开始报错，说无法打开摄像头，原因推测是没有成功调用Jetson TX1内置的CSI摄像头，方法找到了再补充。
进行video检测
cd ~/caffe
python examples/ssd/ssd_pascal_video.py
这里会对内置的演示视频进行检测，这次没有出问题，可以运行成功，我就不放图了，效果和电脑比较有一定差距，帧率比较低，看以后能不能想办法加速一下。
PS：在终端键入Ctrl+Shift+C可退出程序运行。
进行image检测
参看博主之前的博文：SSD: Single Shot MultiBox Detector检测单张图片
开发板也研究一周了，ssd也还算能跑的通，看来下一步就得训练自己的数据模型了。
