Ubuntu 16.04 + CUDA 8 + Caffe 安装教程：GPU驱动与工具集部署

本篇教程详细介绍了在Ubuntu 16.04操作系统上安装CUDA 8.0、cuDNN 5.1以及Caffe的过程，特别适合那些在使用NVIDIA GTX 750Ti GPU进行深度学习开发的用户。以下是安装步骤的详细解析： 1. 系统环境与依赖准备 - 开始前，确保你的系统是Ubuntu 16.04，这对于安装许多库和工具至关重要。此外，电脑需要支持的依赖项包括libprotobuf-dev、libleveldb-dev、libsnappy-dev、libopencv-dev、libhdf5-serial-dev、protobuf-compiler、libboost-all-dev、libopenblas-dev、liblapack-dev、libatlas-base-dev、libgflags-dev、libgoogle-glog-dev和liblmdb-dev。 2. NVIDIA驱动安装 - NVIDIA驱动的安装分为两步： a. 查询驱动：访问NVIDIA官网查询适合GTX 750Ti的最新驱动版本，如图1所示。 b. 安装驱动：原计划通过apt-get更新并安装，但可能遇到问题。建议采用更简单的方法，即在Ubuntu设置中选择中国服务器源，添加Nvidia Corporation的驱动，例如选择361.42版本，然后按照提示进行安装。安装成功后，运行`sudo nvidia-smi`检查GPU状态。 3. CUDA安装 - CUDA是NVIDIA的并行计算平台，对于GPU加速至关重要： a. 下载CUDA：访问CUDA官网（<https://developer.nvidia.com/cuda-downloads>），根据系统和GPU型号下载CUDA 8.0版本。 b. 安装CUDA：下载完成后，使用终端执行相应的安装脚本或命令，这将引导你完成CUDA的编译和安装过程，确保按照官方文档的指示操作，以确保兼容性和性能优化。 4. cuDNN安装 - cuDNN是用于加速深度学习的高性能数学库，虽然没有直接在提供的内容中提及，但在实际的深度学习环境中，cuDNN通常会作为CUDA的一部分进行安装。如果需要独立安装，需从NVIDIA Developer网站下载cuDNN，并遵循官方指南。 5. Caffe安装 - Caffe是一个流行的深度学习框架，虽然文章标题提到“安装1”，但没有直接提供Caffe的安装步骤。通常情况下，Caffe在Ubuntu上安装时，需要先安装好CUDA和cuDNN，然后通过Caffe的官方指南或者GitHub上的安装脚本来构建和配置它。 6. Python环境集成 - 虽然这部分内容没有直接给出，但安装完上述依赖后，可以使用pip安装Python的Caffe库，例如：`pip install --upgrade pip`，然后`pip install --upgrade caffe`。确保Python版本与所安装的库兼容。 这个教程为Ubuntu 16.04用户提供了从头到尾安装CUDA 8.0、cuDNN 5.1以及Caffe的基础指南，包括必要的依赖项安装、NVIDIA驱动选择和CUDA库的下载与安装。对于想要在该平台上进行深度学习开发的开发者来说，这是一个非常实用的参考资源。