Ubuntu 12.04 配置CUDA 5.5与Theano的详细教程

"Ubuntu12.04配置theano与NVIDIA CUDA5.5的经验分享" 在这个经验帖中，作者针对Ubuntu 12.04操作系统环境下配置Theano（一个用于高性能数值计算的Python库）时遇到的问题提供了详细的步骤。Theano通常需要GPU支持，尤其是NVIDIA的CUDA来加速其计算性能。 首先，作者强调了在配置CUDA开发工具前需要确保系统环境的兼容性。这包括检查系统是否具备CUDA兼容的GPU，因为GPU是Theano加速计算的关键。同时，确认操作系统版本是否支持CUDA，Ubuntu 12.04在当时应支持当时的CUDA版本。另外，GCC编译器也是必不可少的，因为它用于编译CUDA代码。 接着，作者指导读者从NVIDIA官方网站下载CUDA开发工具包，通过apt-get命令进行安装。这里需要注意的是，安装过程中可能需要清除原有NVIDIA的相关软件，以防冲突，如通过`sudo apt-get remove --purge nvidia*`命令卸载并添加nvidia到黑名单以避免自动重装。 然后，为了优化图形驱动和防止潜在的硬件冲突，作者建议用户更新modprobe.d/blacklist.conf文件，禁用与NVIDIA GPU驱动不兼容的模块，如amd76x_edac、vga16fb等，并且禁用nouveau和rivafb等可能导致问题的内建驱动。 安装过程中的一个关键步骤是通过`Ctrl+Alt+F1`切换到文本模式登录，这是因为图形界面可能在安装某些依赖时出现问题，通过文本模式可以绕过这些问题。在这里，作者提到使用`sudo service lightdm stop`关闭lightdm服务，以便于后续的命令行操作。 最后，完成上述步骤后，作者并未详述具体的Theano安装和配置，但这些环境设置为后续安装Theano和利用CUDA进行高性能计算打下了基础。值得注意的是，随着软件更新和技术发展，现在的Ubuntu系统可能已经内置了更新的CUDA版本或更高效的驱动程序，因此部分步骤可能会有所不同，但基本原则依然适用，即根据官方文档和最新教程进行配置。 总结起来，这篇经验帖为初学者提供了一个清晰的Ubuntu 12.04与NVIDIA CUDA 5.5配合配置的指南，包括了硬件检查、依赖库安装、驱动管理等关键环节，对于希望在Ubuntu上利用GPU进行机器学习和科学计算的开发者来说，具有实用价值。