Ubuntu14.04配置Caffe：CUDA7.5与Matlab2014a环境搭建指南

"这篇笔记详述了在Ubuntu14.04系统下配置Caffe环境的过程，包括安装CUDA 7.5、OpenCV、Matlab R2014b以及Python 2.7等必要的软件版本。作者指出，Matlab版本需要与Ubuntu及CUDA版本相匹配，以避免编译错误，建议不使用Matlab或选择Ubuntu16.04+CUDA8。笔记还提及了安装CUDA前需确认NVIDIA显卡驱动，并指出了不同CUDA版本对驱动的最低要求。" 在配置Caffe环境之前，首先需要确保系统和软件版本的兼容性。在这个案例中，选择了Ubuntu 14.04作为操作系统，因为GCC/G++版本为4.7.x，适合Matlab R2014b。Caffe是一个基于CUDA的深度学习框架，因此需要安装CUDA。CUDA 7.5被选中是因为它与Ubuntu 14.04和GCC 4.7.x兼容，同时它支持的NVIDIA显卡驱动最低版本为nvidia-352。 安装CUDA涉及到几个关键步骤： 1. **确认显卡类型**：首先，必须确保系统中的显卡是NVIDIA品牌，因为CUDA不支持开源的Nouveau驱动。 2. **选择合适的显卡驱动**：在Ubuntu 14.04中，最高可直接通过apt-get安装的NVIDIA驱动是nvidia-346，但CUDA 7.5需要nvidia-352或更高版本。因此，可能需要手动下载并安装适合的驱动。 3. **安装CUDA**：CUDA的安装通常包括.run文件的执行，以及配置环境变量，确保系统能够识别和使用CUDA库。 4. **安装OpenCV**：Caffe需要OpenCV用于图像处理，这里选择了OpenCV 2.4.11和3.0.0。安装OpenCV可能涉及编译源代码，需要设置相应的依赖项和库路径。 5. **配置Matlab接口**：Matlab R2014b与Ubuntu 14.04和GCC 4.7.x兼容，但CUDA 8需要GCC 5.4.x，可能会导致与Matlab的兼容性问题。因此，如果使用Matlab，建议使用与CUDA和系统版本匹配的Matlab版本。 6. **Python接口**：Python 2.7是Caffe的另一个常用接口，需要确保安装了numpy、scipy和protobuf等依赖库。 在所有这些组件安装完成后，还需要编译Caffe的源代码，并运行测试用例以验证环境是否配置成功。这通常涉及修改Makefile.config以指定正确的库路径和编译选项，然后执行`make all`和`make test`命令。 配置Caffe环境是一项复杂的工作，需要仔细规划和注意软件版本的兼容性。这个笔记提供了一个参考流程，对于遇到类似问题的开发者来说，具有一定的指导价值。