Ubuntu 14.04 安装Caffe与CUDA教程：从U盘安装到配置依赖

本篇文章主要介绍了如何在Ubuntu 14.04操作系统上安装Caffe深度学习框架，并结合CUDA进行高性能计算。首先，对于初次接触Ubuntu的新用户，文章建议从官方网站下载Ubuntu 14.04.4 Desktop版本的ISO镜像，用于创建一个启动盘，以便于进行双系统安装或者全新安装。如果遇到Windows环境下安装失败的情况，可以尝试使用U盘和UltralISO工具制作启动盘，然后通过BIOS设置引导至Ubuntu安装。 在安装Ubuntu的过程中，用户需要选择合适的语言（中文）并选择安装类型，无论是单独安装还是与现有系统共存。安装完成后，安装依赖库是安装Caffe的重要步骤，包括但不限于`build-essential`、`libprotobuf-dev`、`libleveldb-dev`、`libsnappy-dev`等，这些库是构建Caffe所需的基础环境。 接着，文章特别强调了安装CUDA，因为Caffe需要GPU加速才能充分发挥性能。文章推荐使用CUDA 7.0，链接指向CUDA官方教程，以指导用户下载对应版本的CUDA Toolkit，并按照官方指南进行安装。这涉及到驱动程序的更新、CUDA SDK的配置以及可能需要的显卡兼容性检查。安装过程中可能需要重启电脑，确保硬件设备与CUDA的正确连接。 在安装CUDA之后，Caffe的编译和配置也需要用户的关注，因为这涉及到CMake工具的使用，以及对系统内核库的调整。用户需要确保所有依赖都已正确安装，并且按照Caffe官方文档的指示，设置合适的编译选项以适应自己的硬件配置。 本文提供了一套详细的Ubuntu 14.04安装Caffe及其CUDA的步骤，适合那些希望在Ubuntu环境中进行深度学习开发的用户参考。通过遵循这些步骤，用户可以搭建起一个适合进行机器学习任务的开发环境。