虽然Deep Learning已经不是什么新鲜的东西了，但是由于设备原因，自己一直没有涉足。前几天有幸换了一台自带GPU的Workstation，甚是高兴。于是迫不及待地装了个Ubuntu系统，开始配置DeepLearning框架Caffe。前后共花了差不多两天时间，终于把它配好了。配了这么多年的软件，Caffe应该是我配过最复杂的软件，没有之一。终于知道为什么用Caffe的人这么多，亲自去配它的人这么少了。以下将一步步讲解配置Caffe的过程，希望对初学者有点帮助。PS：虽然官网给出了配置的过程，但是非常笼统，看着看着就不知道自己该干嘛了。
一、NVIDIA驱动和CUDAToolkit的安装
1. 安装前需要注意的问题：
a. 检查自己的GPU是否支持CUDA，linux可用以下命令来查看GPU型号：
Lspci | grep –I nvidia
只要GPU型号可以在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus找到，就是支持CUDA的，比如我的GPU型号是：GeForceGTX Titan
b. 检查自己的操作系统是不是CUDA支持的，可以输入以下命令：
uname -m && cat /etc/*release
CUDA支持的操作系统在以下网址可以找到#overview
c. 检查操作系统是否安装了gcc，可用以下命令
gcc –version
很多操作系统都预装有gcc，如果你的没有就先安装一下。
d. 去https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载最新版的CUDA，目前是6.5的。这里注意选择与自己机器和操作系统相匹配的（比如我的是64位的Ubuntu14.04）。友情提醒：文件有点大，大概1G，网速不好的同学请耐心等待。
e. 验证下载的CUDA是否有效：
md5sum 安装包名字>
执行完上述命令后会出现一串md5值，例如我的是:90b1b8f77313600cc294d9271741f4da，看看https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/checksums列表中是否能找到你的md5值，如果不能找到，那就说明之前下的安装包有问题，要重新下载。
f. 处理版本冲突问题，第一次安装可以跳过这点。如果之前有装过NVIDIA驱动和CUDA的话，要卸载干净，具体卸载方法参见
2. 安装时需要注意的问题：
a. 退出GUI界面，操作方法是：同时按：CTRL+ALT+F1（F2-F6），切换到TTY1-6命令行模式。退出GUI界面后需要输入用户名、密码登陆。登陆后关闭桌面服务：
sudo stop lightdm
这步很重要，直接在GUI界面装肯定是会失败的！
b. 官网说安装前需要Interaction with Nouveau，因为Nouveau是一个开源的显卡驱动，Ubuntu14.04默认安装了，但是它可能会影响NVIDIA驱动的安装。这一步我直接跳过了，事实证明并没有影响。(不放心的同学可以按官网那样多操作几步。)
c. 现在可以开始安装了。先切换到CUDA安装包所在的位置，执行以下命令：
sudo sh cuda_6.5.14_linux_64.run
这边一路accept-yes-enter就行
执行完后出现以下结果：
Driver: Installed requirereboot
Toolkit: installskip
Samples: installskip
看到了吗，这个CUDA安装包事实上包含了Driver，Toolkit和Samples三部分，第一次安装时把驱动装上了，只不过要重新启动。重新启动了一下，还是跟上面一样，退出GUI，重新执行以下命令:
sudo sh cuda_6.5.14_linux_64.run
结果如下：
Driver:Installed
Toolkit: Installed in/usr/local/cuda-6.5
Samples: Installed in/home/Changzhi, but missing recommendedlibraries
这次就安装成功了，但是缺少了一些推荐的库。
d. 这一步显然要安装那些推荐的库，没什么好说的，按官网推荐的，需要安装以下库：
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-devlibxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesalibglu1-mesa-dev
e. 装完以后就可以回到GUI界面了，执行
sudo start lightdm
f. 按照官网#prerequisites的要求，还需要安装一些dependencies，我的系统是Ubuntu14.04，所以还需要执行以下两步：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-devlibopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-devprotobuf-compiler
3. 安装后需要注意的问题：
a. 设置环境变量：
在/etc/profile最后面添加一句（添加不了的可以切换到root用户）
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-6.5/bin
保存后执行以下命令，是环境变量立即生效
source /etc/profile
b. 添加lib库路径
在/etc/ld.so.conf.d加入文件cuda.conf，写入
/usr/local/cuda-6.5/lib64
同样，执行下列命令使其立即生效
sudo ldconfig
4. 验证安装结果
a. 验证驱动的版本，和上述gcc类似，就是验证驱动和有没有问题
cat /proc/driver/nvidia/version
b. 编译例子
先看一下编译器版本，执行
nvcc –V
不出意外，这里会提示nvcc没有安装，其实就是之前装的NVIDIA-CUDA-Toolkit的编译器没有安装完整，根据提示安装就好：
sudoapt-get install nvidia-cuda-toolkit
这个安装也需要很长时间，请耐心等待。安装完后就可以编译例子了，例子默认安装在/home/username/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples，进入这个目录，执行
make
该过程也比较漫长，请耐心等待。
c. Running the binaries.
全部编译玩后，进入/home/username/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin/x86_64/linux/release，执行
sudo ./deviceQuery
如果出现以下信息，则驱动及显卡安装成功：
Note： 如果大家第一次安装显示的CUDA driver version和runtimeversion是一样的话，以下标绿的部分可以略过。