Ubuntu14.04配置指南：CAFFE+OPENCV+OPENBLAS+ANACONDA详细教程

"这篇教程详细介绍了如何在Ubuntu 14.04系统上配置CAFFE、OpenCV、OpenBLAS以及Anaconda环境。通过遵循这些步骤，开发者可以为深度学习和计算机视觉应用建立一个强大的开发环境。" 在配置CAFFE+OpenCV+OpenBLAS+Anaconda+Ubuntu14.04的过程中，首先需要安装必要的开发依赖包。这通常包括基本的构建工具如`build-essential`，以及Caffe运行所需的库，如`libprotobuf-dev`、`libopencv-dev`、`libboost-all-dev`等。此外，为了支持Anaconda，还需要安装`python-dev`和`python-pip`。 接着，OpenCV的安装可以通过使用GitHub上的自动安装脚本来简化。这个脚本会处理所有依赖项并完成OpenCV的编译与安装。下载脚本后，只需执行`dependencies.sh`和`open2_4_9.sh`两个脚本，分别用于安装依赖和安装OpenCV本身。 Anaconda是一个流行的Python数据科学平台，提供了管理和部署环境的便利。用户可以从Anaconda官方网站下载适用于Linux的`.sh`安装文件，然后在终端中执行安装命令，并将Anaconda的`bin`目录添加到系统路径中，以便于使用。 OpenBLAS（Open Basic Linear Algebra Subprograms）是一个高效的数值计算库，常用于加速计算密集型任务。虽然在提供的信息中没有详细说明OpenBLAS的安装步骤，但通常包括下载源代码，配置，编译，然后进行安装。通常步骤为：解压源码，配置，编译，和安装，例如： ```bash wget https://github.com/xianyi/OpenBLAS/releases/download/v0.3.14/OpenBLAS-v0.3.14.tar.gz tar -xvf OpenBLAS-v0.3.14.tar.gz cd OpenBLAS make && sudo make install ``` 最后，安装Caffe是整个配置的关键步骤。Caffe是一个流行且高效的深度学习框架。安装Caffe需要安装其依赖，配置Makefile，然后编译源码。通常步骤包括： 1. 获取Caffe源码，可以使用Git克隆或者下载zip文件。 2. 修改Makefile配置，指定OpenCV、OpenBLAS等库的位置。 3. 运行`make all`和`make pycaffe`来编译Caffe及其Python接口。 4. 验证安装是否成功，通常会通过运行一些样例模型，如LeNet或AlexNet。 最后，教程提到了在MNIST数据集上训练和测试Caffe模型，这是深度学习中常用的基准任务，用于验证网络的正确性。同时，教程还包含了在整个配置过程中可能遇到的问题及其解决方案，这对于解决问题和避免常见错误非常有帮助。 这个配置过程涵盖了深度学习和计算机视觉开发的基础环境搭建，对于初学者和专业人士都是一个有价值的指南。通过这个过程，用户可以获得一个高效、功能完备的环境，用于开发和实验各种AI算法。