Caffe+Ubuntu14.04+cuda6.5配置说明

上研究生之后一年间陆陆续续一直在做Deep Learning相关的研究，最近准备陆续写一写自己学习的东西与心得，与大家分享，希望大家批评指正！

Deep earning介绍我就不多说了，这里我综合了网上许多教程跟自己的经验，总结出了一套靠谱的Caffe配置方法，希望能帮到大家！

废话不多说：

系统要求：Ubuntu 14.04

关于装系统，我是在win7下装的ubuntu14.04，下面一步一步从装系统开始：

1、在win7系统下，用easyBCD工具引导，安装Ubuntu14.04（具体安装细节，大家参照百度经验http://jingyan.baidu.com/article/e4d08ffdace06e0fd2f60d39.html）

2、安装好Ubuntu14.04之后，按照cuda的官方文档“NVIDIA CUDA Getting Started Guide for Linux”安装cuda6.5，下面是安装的具体步骤：

首先一些准备工作：

（1）首先确认你的电脑支持GPU，在终端输入指令： lspci | grep -i nvidia

（2）uname -m && cat /etc/* release

x86_64 确认为x86_64

（3）查看gcc版本，在终端输入：gcc --version

接下来安装cuda6.5，安装方法有两种：A、自己从官网下载 ".run" 文件，手动安装（不推荐，我装挂了好几次）

B、sudo安装（推荐）

安装前先更新必备的源，下载一些文件：

（4）首先在nvidia Down-load 页面下载deb文件。

（5）sudo dpkg -i cuda-repo-.****(名字比较长).deb ，这步是添加cuda的源，前面的.deb文件就是第（4）步下载的文件名

（6）更新源：sudo apt-get update

（7）安装cuda: sudo apt-get install cuda

经过一番等待之后，cuda6.5安装完成，之后要开始设置环境变量，这样cuda的库才可以被程序找到。

（8）输入指令：cd /etc/，进入enviroment

（9）sudo vim environment ，将 /usr/local/cuda-6.5/bin 加入PATH，之后输入指令source /etc/environment，以使路径添加生效

（10）cd ./ld.so.conf.d/ ,将lib路径加入

（11）首先新建.conf 文件，用来保存lib路径：touch cuda.conf

（12）sudo vim cuda.conf，将/usr/local/cuda6.5/lib64写入

（13）sudo ldconfig，使lib路径添加生效

（14）前面设置完cuda路径后在 /usr/local/cuda-6.5/samples 下编译sanples，命令是：sudo make

（15）进入samples/bin/x86_64/linux/release, sudo 下运行 device Query，查看显卡信息，至此驱动及显卡安装成功！

（16）安装BLAS，一个数学工具库: sudo apt-get install libatlas-base-dev

（17）安装OpenCV，在http://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV里下载文件，并解压执行opencv2_4_9.sh即可

（18）安装caffe官网所指示的其他依赖项（直接复制粘贴即可，这里不详细给出了）

（19）安装python-pip python-dev: sudo apt-get install python-dev python-p[ip

（20）安装anaconda包，官网下载.sh文件，安装即可，注意添加lib路径，这个参照www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html中给出的方法。

（21）编译caffe，后面的参照www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 和 www.cnblogs.com/hcicoder/p/4077582.html给出的caffe的编译跟测试方法！

大功告成！希望大家用caffe成果多多，有问题欢迎提问，批评指正！