"这篇文档是关于深度学习框架Caffe的安装指南，由NVIDIA精英级合作伙伴提供技术支持。主要内容包括安装依赖库、CUDA、ATLAS、Python环境配置以及CUDNN的安装步骤。"
在安装Caffe之前，首先要确保你的系统已经安装了必要的依赖包和库。这些包括protobuf、leveldb、snappy、OpenCV、HDF5、Boost和编译工具。通过运行以下命令，可以使用Ubuntu的apt-get包管理器来安装它们：
```bash
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
```
接下来，安装CUDA 7.5和NVIDIA驱动。不过，这部分的详细步骤在文档中并未给出，通常你需要访问NVIDIA官方网站下载对应版本的驱动和CUDA SDK，按照官方指南进行安装。
然后，安装ATLAS库，这用于优化数学计算。在没有特殊要求（如OpenBLAS或Intel MKL）的情况下，可以使用默认的ATLAS库：
```bash
sudo apt-get install libatlas-base-dev
```
对于Python环境的配置，文档建议直接通过apt-get安装python-dev，而无需手动安装Anaconda。安装完成后，不建议修改环境变量。
CUDNN的安装涉及解压下载的压缩包，并将头文件和库文件复制到CUDA安装目录：
```bash
tar xvfc cudnn*.tgz
cd cuda
sudo cp */*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp */libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
为了使系统能够找到CUDNN库，需要更新动态链接库配置文件`ld.so.conf`，添加CUDA库路径，并执行`ldconfig`：
```bash
sudo nano /etc/ld.so.conf
# 添加：/usr/local/cuda/lib64
sudo ldconfig
```
最后，还需安装一些额外的依赖，如gflags、google-glog和lmdb：
```bash
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
```
以上步骤完成后，理论上你应该已经成功安装了Caffe的必要组件。然而，记得在安装后进行测试以确保一切正常工作。通常，Caffe的构建过程还会包括编译源代码、配置Makefile以及执行make命令来构建库和可执行文件。最后，你可以通过运行提供的测试脚本来验证Caffe是否安装正确。
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