这篇算是自己对caffe学习的一个总结系列的开头。首先因为caffe的依赖项比较多，配置起来也比较麻烦。这篇算是比较详尽地把caffe的各种相关配置说清楚。转载请注明出处。
推荐Ubuntu 14.04版本，因为digits的支持比较好。显卡支不支持GPU加速要搞清楚啊，不支持就全用CPU算吧，别浪费时间折腾cuda了。
大家基本要按照官方教程上面来。但是官方教程有的坑没有点出来的，本文也一并列上了。
一、显卡的安装
禁用nouveau驱动，nouveau是ubuntu自带的对nivida的开源驱动，对安装nvidia的官方驱动会有问题，所以先将其禁用。
按Ctrl+Alt+F1 进入tty1控制台，输入
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在里面写上
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
按esc 输入:wq 保存退出
ps:vim编辑器很好用啊，还不会的小伙伴要抓紧时间学啊。
执行
lspci | grep nouveau
查询pci总线中是否还有nouveau，grep后面接正则表达式过滤。
什么都没有说明禁用成功。
重启后登录时，可能会循环出现填写登录密码，不能进入系统的情况，按Ctrl+Alt+F1，登录，
卸载显卡方法：
sudo apt-get remove --purge nvidia*
安装显卡驱动：
$ sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install nvidia-352
执行sudo start lightdm 输入密码能看到桌面就ok啦
ps：显卡驱动挂掉之后很可能你就看不到系统界面了，启动之后显示器一团漆黑，其实系统是在运行的。我的做法是先提前装好了SSH服务，碰到这种情况就通过另一台电脑SSH登陆进去安装驱动。
二、CUDA安装
CUDA官网下载。其实应该先下载好的，如果没来得及用图形界面下载，用wget, curl什么的下载也一样。 据说331的驱动有坑啊，大家不要用那个驱动。下面安装一些依赖项/
sudo service lightdm stop
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install git
sudo apt-get install freeglut3-dev
首先在官网上下载安装文件（链接前文已经提供）：
我下载的是deb本地安装文件，下载完成后，按照文档提示的命令安装：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
下载了下方的Installation Guide for Linux，里面有关于环境变量的设置方法：
如果有，则说明安装成功。没有可以按照下面方法卸载：
sudo /usr/local/cuda-7.5/bin/uninstall_cuda_7.5.plsudo /usr/bin/nvidia-uninstall
最后，配置环境变量，我们直接放在系统配置文件profile里面，先打开profile文件
sudo vi /etc/profile
在最后面加入两行代码：
export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
执行 source /etc/profile 使环境变量生效
至此cuda安装完毕
三、CUDNN安装
CUDNN是给CUDA加速的。cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。cudnn官网下载。貌似下载要先注册，审核通过还要几天时间。下载好之后解压。
执行如下命令：
sudo tar xvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz && cd cuda/include && sudo cp *.h /usr/local/include/ && cd ../lib64 && sudo cp lib* /usr/local/lib/ && cd /usr/local/lib && sudo chmod +r libcudnn.so.4.0.7 && sudo ln -sf libcudnn.so.4.0.7 libcudnn.so.4 && sudo ln -sf libcudnn.so.4 libcudnn.so && sudo ldconfig
这样CUDNN就安装完毕了，是不是很简单啊。
四、Anaconda的安装
到https://www.continuum.io/downloads 下载anaconda，推荐使用linux版的Python 2.7版本，因为tensorflow中的有些东西不支持python3.5(如cPickle)。
下载成功后，在终端执行（2.7版本）：
# bash Anaconda2-4.1.1-Linux-x86_64.sh
或者3.5 版本：
# bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh
在安装的过程中，会问你安装路径，直接回车默认就可以了。有个地方问你是否将anaconda安装路径加入到环境变量（.bashrc)中，这个一定要输入yes
安装成功后，会有当前用户根目录下生成一个anaconda2的文件夹，里面就是安装好的内容。在终端可以输入
conda info 来查询安装信息
输入conda list 可以查询你现在安装了哪些库，常用的python, numpy, scipy名列其中。如果你还有什么包没有安装上，可以运行
conda install *** 来进行安装(***代表包名称），如果某个包版本不是最新的，运行 conda update *** 就可以了。
五、caffe的安装