Ubuntu上一步到位的Caffe Python环境配置与NVIDIA驱动安装

本篇文章详细介绍了在Ubuntu 14.04操作系统上安装配置Caffe深度学习框架，特别是针对Python环境的完整步骤。首先，作者确保了系统的软件包更新，并安装了一些基础开发工具，如`build-essential`, `cmake`, `g++`, `gfortran`, `git`, `pkg-config`, `python-dev`, `software-properties-common`, 和 `wget`，以支持后续的编译过程。 接着，由于涉及到了NVIDIA GPU的使用，作者通过`lspci`检查GPU设备并添加了NVIDIA图形驱动源，然后执行`apt-get install nvidia-352`来安装特定版本的NVIDIA驱动。之后，系统重启以确保驱动生效，接着通过查看`/proc/driver/nvidia/versions`确认驱动安装状态。 安装CUDA是Caffe的重要部分，通过`apt-get`安装CUDA，然后将CUDA路径添加到系统环境变量中，以便于在命令行中调用CUDA工具。作者还下载并安装了CUDA样本库，以验证CUDA环境。 安装CUDNN（CUDA Deep Neural Networks Library）是深度学习性能优化的关键，首先从`~/tmp/`目录下解压.cudnn.tgz文件，然后将头文件和库文件复制到CUDA的相应位置，并确保权限设置正确。最后，通过`apt-get`安装Python及其相关科学计算库，如NumPy、SciPy和Nose，这些都是Caffe运行所必需的。 本文提供了在Ubuntu 14.04上配置Caffe环境，尤其是与NVIDIA GPU和CUDA相关的详细步骤，包括驱动安装、CUDA库的集成以及Python环境的设置，这对于想要在Ubuntu上进行深度学习开发的用户来说是一份实用的指南。