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Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.0 新手安装配置指南  HYPERLINK http://ouxinyu.github.io/Blog.html 返回 特别感谢在学习和使用Caffe和CNN的过程中，超级大神Yanqing Jia, Eric Tzeng, Evan Shelhamer, Ross Girshick, Sergey Karayev, Sergio Gadarrama给予的帮助。 特别说明： 0. Caffe 官网地址：/ 1. 本文为作者亲自实验完成，但仅限用于学术交流使用，使用本指南造成的任何不良后果由使用者自行承担，与本文作者无关，谢谢！为保证及时更新，转载请标明出处，谢谢！ 2. 本文旨在为新手提供一个参考，请高手勿要吐槽，有暴力倾向者，请绕道，谢谢！ 3. 本文使用2015年5月5日下载的caffe-master版本，运行平台为：Ubuntu 15.04，CUDA7.0，cuDNN v2(以前一直是cuDNN R1)，OpenCV 3.0.0rc1。 4. 安装过程，因为平台不同、设备不同、操作者不同，会遇到各种奇怪的问题和报错信息，请善用Caffe官网的Issues和caffe-user论坛,以及Google和Baidu。参考本指南，请下载必威体育精装版版caffe-master，新版本很多文件已经变更。 5. 最后更新时间：2015年5月6日。本次更新主要是在新版本的软件进行部署，并修正了过去的一些bug，保留了原来14.04下安装的部分步骤。 洋洋洒洒一大篇，就没截图了，经过几个月的使用，使用Caffe还是建议在Ubuntu系统下完成，因为不需要太多的编程，Windows版需要一定的编程基础，且因为没有官方Release版，所以更新和FixBug都麻烦一些.这里有个建议是，如果将来要做大数据集，最好事先给Linux留多点空间，比如Imagenet，估计500G都不为过。不过也可以全部使用软链接链接到Windows的NTFS磁盘，我后期实验都是使用这个方法。另外，请阅读完，至少一个部分再进行动手操作，避免多余的工作，写作能力有限，尽请见谅。 新版的各种软件，安装起来还是有一定的困难的，所以请大家使用的时候要有耐心。不过Ubuntu15.04相对于14.04有两个进步，一是窗口不会在无聊的闪烁了（也可能是驱动问题）；二是访问网页时，不会再半天都无法响应。 这篇安装指南，适合零基础，新手操作，请高手勿要吐槽！ 简单介绍一下：Caffe，一种Convolutional Neural Network的工具包，和Alex的cuda-convnet功能类似，但各有特点。都是使用C++ CUDA进行底层编辑，Python进行实现，原作主要部署于Ubuntu，也有大神发布了Windows版，但其他相关资料较少，不适合新手使用，所以还是Ubuntu的比较适合新手。（相对而言） 本文主要包含5个部分，包括： 第一部分 Linux安装 第二部分 nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.deb方法，特别推荐） 第二部分 nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.run方法） 第三部分 Python安装和调试 第四部分 Matlab安装和调试 第五部分 Caffe的安装和测试 第一部分 Linux安装 Linux的安装，如果不是Linux粉，只是必须，被迫要用它来作作科研什么的，建议安装成双系统，网上方法很多，这里我就不详细写了，安装还算是傻瓜式的，和windows的过程类似，至于语言，如果觉得难度还不够大的话，完全可以装E文版的，甚至日文，德文~~~，我是装的简体中文版，我总共用分出的500G的空间来安装Ubuntu 14.04，这个版本是必威体育精装版的版本，有个好处是，可以直接访问Windows8.1的NTFS分区，不用做额外的操作，而且支持中文，例如：$ cd /media/yourname/分区名字/文件夹名，当然GUI就更方便了. 我的分区设置如下： 根分区： \ 100G， Swap交换分区：16G ，这里，我设置和我的内存一样，据说小于16G的内存，就设置成内存的1.5-2倍 boot分区：200M Home分区：剩余的空间，鉴于Imagenet，PASCAL VOC之类的大客户，建议500G，至少300G以上。 PS：解决启动分区错误 基本上，重装起来，都会破坏原来的启动分区表，还原Windows分区的一个简单办法： $ sudo gedit etc/default/grub 设置：GRUB_DEFAULT = 2 $ sudo update-grub 该方法适用于安装双系统后，看得到Linux，看不到Windows”的情况，反过来的话，请大家自己百度吧。