上一篇文章說了如何在Ubuntu 16.04安裝Cuda8.0。
在Ubuntu 16.04完整安裝Caffe2的話，安裝順序為：

安裝Cuda8.0------>安裝cuDNN8.0---->原始碼編譯安裝Caffe2。

首先根據上一篇本人文章Ubuntu 16.04安裝Cuda8.0安裝Cuda8.0。
然後下載安裝cuDNN8.0。
CuDNN是專門針對Deep Learning框架設計的一套GPU計算加速方案，目前支援的DL庫包括Caffe，ConvNet, Torch7等。 CuDNN可以在官網免費獲得，註冊帳號後才能下載。
先附上個無需註冊就可以下載的 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz的地址：

sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local

注意，最後存放解壓檔案的目錄必須是/usr/local，否則會導致後面caffe2的安裝失敗！
至此，cuDNN8.0安裝完畢。

接下來安裝依賴：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
      build-essential \
      cmake \
      git \
 

      libgoogle-glog-dev \
      libprotobuf-dev \
      protobuf-compiler \
      python-dev \
      python-pip                          
sudo pip install numpy protobuf

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
      libgtest-dev \
 
      libiomp-dev \
      libleveldb-dev \
      liblmdb-dev \
      libopencv-dev \
      libopenmpi-dev \
      libsnappy-dev \
      openmpi-bin \
      openmpi-doc \
      python-pydot
sudo pip install \
      flask \
      graphviz \
      hypothesis \
      jupyter \
      matplotlib \
      pydot python-nvd3 \
      pyyaml \
      requests \
      scikit-image \
      scipy \
      setuptools \
      tornado   

至此，依賴安裝完畢！
由於caffe2只支援原始碼安裝，所以需要克隆caffe2在github的原始碼，github地址

git clone https://github.com/caffe2/caffe2.git
cd caffe2
make 
cd build 
sudo make install

寫一下在這理踩的坑吧：
1.make的時候提示：

usr/bin/ld: 找不到 -lXXX

解決方案：

A.找到本地的libGL.so 檔案路徑 ，在終端執行：
locate libxxx.so

B.建立連結：
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so.1.0.0 /usr/lib/libGL.so
具體的檔案和路徑替換成自己對應的檔案和路徑即可。
2.make的時候提示：/x86_64-linux-gnu/lib對亂七八糟的變數未定義，在～/.bashrc最後加入：

export LD_LIBRARY_PATH="/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH"

然後

source ~/.bashrc

再重新make編譯，完美執行通過！