Ubuntu 16.04上CUDA 8.0+CUDNN安装Caffe教程

"Ubuntu 16.04环境下，针对GTX960显卡的Caffe安装教程" 本文将详细介绍如何在Ubuntu 16.04操作系统上，利用GTX960显卡安装Caffe，一个高效的深度学习框架。Caffe以其速度和模块化设计而闻名，广泛应用于计算机视觉和机器学习任务。 首先，确保系统是最新的，并安装一些基本的依赖项： ```bash sudo apt-get update 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 libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev git cmake build-essential ``` 接下来，安装CUDA 8.0，这是一个用于加速计算的NVIDIA软件平台。你可以从NVIDIA官方网站下载适用于Ubuntu 16.04的CUDA 8.0安装包，然后按照以下步骤进行安装： ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` 安装CUDA后，需要更新环境变量。打开`~/.bashrc`文件并添加以下内容： ```bash gedit ~/.bashrc export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 接着，编辑`/etc/profile`文件，添加CUDA到PATH环境变量中： ```bash sudo gedit /etc/profile ``` 在文件中添加（注意等号两侧无空格）： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH ``` 保存文件后，创建动态链接库的链接文件： ```bash sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf ``` 在新创建的文件中输入`/usr/local/cuda/lib64`，保存并关闭文件，然后运行： ```bash sudo ldconfig ``` 现在，你已经成功配置了CUDA环境。为了支持GPU计算，还需要安装cuDNN 5.1。从NVIDIA官方网站下载对应版本的cuDNN，解压后将头文件复制到CUDA的include目录，库文件复制到CUDA的lib64目录。 继续安装OpenCV 3.2，因为Caffe依赖OpenCV进行图像处理。你可以从OpenCV的GitHub仓库克隆源代码，按照官方文档编译安装。 最后，通过Anaconda创建一个独立的Python环境，以避免与系统Python环境冲突。安装Anaconda后，创建一个新的环境，例如名为`caffeenv`，并激活它： ```bash conda create -n caffeenv python=3.x anaconda source activate caffeenv ``` 在环境中安装所需的Python库： ```bash conda install numpy scipy protobuf ``` 接下来，克隆Caffe的GitHub仓库并按照其提供的文档进行编译。确保在Makefile.config中正确配置CUDA、cuDNN和OpenCV的路径。编译完成后，Caffe即可在你的环境中使用。 这个过程可能需要一定的耐心和时间，但遵循这些步骤，你将能在Ubuntu 16.04和GTX960 GPU上成功安装Caffe，为你的深度学习项目提供强大的计算支持。记得在每个步骤后检查是否一切顺利，以确保所有组件都正确安装和配置。