Ubuntu14.04的caffe编译及安装
CAFFE+OPENCV+OPENBLAS+ANACONDA+UBUNTU14.04配置
caffe+opencv+openblas+Anaconda+ubuntu14.04配置本安装教程主要包含7个部分，包括：第一部分：安装开发依赖包第二部分：opencv安装和调试第三部分：Anaconda安装和调试第四部分：openblas安装和调试第五部分：Caffe的安装和测试第六步分：在minist的数据包上训练测试第七部分：出现的问题及解决方案1.安装开发依赖包在linux命令行指令中安装开发所需要的一些基本包指令：sudo apt-get install build-essential安装caffe所需要的一些依赖包：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler install-gcc-multilib install-gfortrain-multilib安装Anaconda所需要的依赖包：python-dev python-pip2.opencv安装和调试安装opencv时没有手动安装，采用Github上有人已经写好了完整的安装脚本，选择这个链接https:///jayrambhia/Install-OpenCV，下载后解压，然后进去该目录，选择自己的操作系统，比如我的是Ubuntu，执行sudo./dependencies.shsudo./open2_4_9.sh其中第一步是安装依赖项opencv的所有依赖项，该依赖项就在这个dependencies.sh文件中，第二部是安装opencv，包括下载解压存放opencv等操作，这个过程大概一两个小时，慢慢等。
3.Anaconda安装和调试可以按照官方建议安装anaconda包。
caffe编译
caffe编译摘要：1.Caffe 编译简介2.Caffe 编译的步骤3.Caffe 编译中的常见问题与解决方法4.总结正文：【Caffe 编译简介】Caffe 是一个用于深度学习的开源库，其全称是Caffe: Convolutional Architecture, Fast Forward and Inference。
Caffe 由加州大学伯克利分校的研究员Jiawei Huang、Yangang Wang 和Jianping Shi 等人开发，旨在为深度学习模型的训练和推理提供高效的计算支持。
在Caffe 中，用户可以定义自己的深度学习模型，然后通过Caffe 进行编译和训练。
本文将介绍如何进行Caffe 编译。
【Caffe 编译的步骤】Caffe 编译的步骤可以分为以下几个：1.准备模型定义文件：Caffe 使用Protobuf（一种数据交换格式）来定义模型结构。
用户需要根据自己的需求编写一个Protobuf 文件，描述模型的结构、参数和操作。
2.编写Caffe 代码：Caffe 提供了一套Python 接口，用户可以通过Python 代码来实现模型的训练和推理。
在编写Caffe 代码时，用户需要引入相应的库，并定义模型、优化器等组件。
3.编译Caffe 模型：Caffe 提供了一个名为“caffe.py”的命令行工具，用户可以通过该工具来编译模型。
编译时需要指定模型定义文件、Caffe 代码文件和编译选项等参数。
编译完成后，Caffe 会生成一个二进制文件，用于加载和运行模型。
4.训练和推理：编译完成后，用户可以使用Caffe 提供的命令行工具进行模型的训练和推理。
训练时需要提供训练数据，推理时需要提供待处理的输入数据。
【Caffe 编译中的常见问题与解决方法】在Caffe 编译过程中，可能会遇到一些问题，如下所示：1.缺少依赖库：Caffe 编译需要一些依赖库，如OpenCV、OpenBLAS 等。
Ubuntu下安装Caffe
Ubuntu下安装Caffe安装需要的软件：1. Ubuntu14.0.42. cudarepoubuntu150475local_7.518_amd643. caffemaster安装Ubuntu的过程在这里不做介绍。
系统安装好了之后，执行下面的操作。
在线安装的步骤，在此之前将更新源换成163的，下载速度会快很多：1. sudo apt-get update2. sudo apt-get upgrade以上更新系统相关软件3. sudo apt-get install build-essential4. sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-devlibopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev5. sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-devprotobuf-compiler6. sudo apt-get install libatlas-base-dev python-dev vim以上为在线安装的依赖项需要按顺序执行7. 切换到cuda安装包的目录下，执行sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd648. sudo apt-get update9. sudo apt-get install -y cuda以上为安装CUDA驱动。
（Nvidia驱动在这个过程也会自动装好）10. vim ~/.bashrc11. 按i进入编辑状态，将光标移到最下面一行。
输入export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH12. 输入export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH，按:wq保存并退出13. source ~/.bashrc以上为配置环境变量14. 将下载好的caffe源文件解压缩，即caffemaster然后切到那个目录中执行cpMakefile.config.example Makefile.config15. vim Makefile.config16. 按i进入编辑状态，修改：CUDA_DIR ：=/usr/local/cuda-7.517. 如果使用了MATLAB或者Python需要按照Makefile.config文件中的提示在Makefile.config进行相应的路径修改即可。
编译分布式并行版caffe（OpenMPI）教程
编译分布式并⾏版caffe（OpenMPI）教程使⽤环境：1 CentOS release 6.6 (Final)2 CUDA8.03 CuDNN6.04 Open MPI 3.1.35 OpenCV 3.1.0View CodeCUDA8.0、CuDNN6.0、OpenCV3.1.0以及其他caffe所需要的依赖已经装好，这⾥仅需要安装OpenMPI3.1.3，步骤如下：OpenMPI-3.1.3安装1. 解压openmpi-3.1.3，进⼊解压后的⽂件夹 — openmpi3.1.3，在终端输⼊如下命令：1 ./configure --prefix=/storage/student5/usr/local/openmpi --with-cuda --enable-mpi-thread-multiple2#--prefix后的路径未openmpi的安装路径；3 sudo make all install4# make all install 加sudo，否则安装过程中可能出问题View Code2. 测试安装是否成功1 cd openmpi-3.1.3/examples2 make3 mpirun -np4 hello_cView CodeCaffe安装1. 下载caffe，将Makefile.config.example另存为Makefile.config，将其修改成以下的样⼦：1## Refer to /installation.html2# Contributions simplifying and improving our build system are welcome!34# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).5 USE_CUDNN := 167# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).8# CPU_ONLY := 1910# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers11 USE_OPENCV := 112 USE_LEVELDB := 113 USE_LMDB := 11415# Uncomment if you're using OpenCV 316 OPENCV_VERSION := 31718# To customize your choice of compiler, uncomment and set the following.19# N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX is clang++20# CUSTOM_CXX := g++2122# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.23 CUDA_DIR := /usr/local/cuda24# On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via25# "sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit" then use this instead:26# CUDA_DIR := /usr2728# CUDA architecture setting: going with all of them.29# For CUDA < 6.0, comment the *_50 lines for compatibility.30 CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \31 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \32 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \33 -gencode arch=compute_50,code=compute_503435# BLAS choice:36# atlas for ATLAS (default)37# mkl for MKL38# open for OpenBlas39 BLAS := atlas40# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.41# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS42# (which should work)!43 BLAS_INCLUDE := /usr/include44 BLAS_LIB := /usr/lib64/atlas4546# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path47# BLAS_INCLUDE := $(shell brew --prefix openblas)/include48# BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib4950# This is required only if you will compile the matlab interface.51# MATLAB directory should contain the mex binary in /bin.52 MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a53# MATLAB_DIR := /Applications/MATLAB_R2012b.app5455# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.56# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.57 PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \58 /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include59# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:60# Verify anaconda location, sometimes it's in root.61# ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda62# PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \63# $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \64# $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \6566# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.67 PYTHON_LIB := /usr/lib68# PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib6970# Homebrew installs numpy in a non standard path (keg only)71# PYTHON_INCLUDE += $(dir $(shell python -c 'import numpy.core; print(numpy.core.__file__)'))/include72# PYTHON_LIB += $(shell brew --prefix numpy)/lib7374# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)75 WITH_PYTHON_LAYER := 17677# Whatever else you find you need goes here.78 INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include79 LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib8081# If Homebrew is installed at a non standard location (for example your home directory) and you use it for general dependencies 82# INCLUDE_DIRS += $(shell brew --prefix)/include83# LIBRARY_DIRS += $(shell brew --prefix)/lib8485# Uncomment to use `pkg-config` to specify OpenCV library paths.86# (Usually not necessary -- OpenCV libraries are normally installed in one of the above $LIBRARY_DIRS.)87# USE_PKG_CONFIG := 18889 BUILD_DIR := build90 DISTRIBUTE_DIR := distribute9192# Uncomment for debugging. Does not work on OSX due to https:///BVLC/caffe/issues/17193# DEBUG := 19495# The ID of the GPU that 'make runtest' will use to run unit tests.96 TEST_GPUID := 09798# enable pretty build (comment to see full commands)99 Q ?= @View Code2. 在caffe⽬录下执⾏以下操作：1 mkdir build && cd buildView Code3. 编译caffe 如果要开启matlab接⼝，先修改caffe根⽬录下的CMakeList.txt⽂件line24：1 caffe_option(BUILD_matlab "Build Matlab wrapper" OFF IF UNIX OR APPLE)View Code 修改为：1 caffe_option(BUILD_matlab "Build Matlab wrapper" ON IF UNIX OR APPLE)View Code 否则在caffe/build路径下直接进⾏以下操作：1 cmake -DUSE_MPI=ON -DMPI_CXX_COMPILER=/path/to/your/openmpi/bin/mpicxx ..2# USE_MPI=ON即表⽰开启Open MPI3# -DMPI_CXX_COMPILER后的路径⼀定得是Open MPI的安装路径下的bin中的mpicxx路径，在/usr/bin下也有这个mpicxx，不要错写路径了View Code4. 安装caffe，在caffe根⽬录下执⾏以下操作：1 make all -j82 make install3# 我在安装过程中，make all之后就不需要再make install4 make runtest5# 同参考教程中⼀样，有两个test未通过View Code5. 编译Python接⼝： a. 添加环境变量：1 gedit ~/.bashrcView Code b. 在其中写⼊：1 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/your/caffe/pythonView Code c. 使环境变量⽣效：1 source ~/.bashrcView Code d. 在caffe根⽬录下：1 make pycaffe2# 教程中有加sudo，但是我没有加sudo也没有影响View Code e. 测试Python接⼝，在终端输⼊以下命令：1 python2import caffe3# 如果⽆错，则python接⼝编译成功View Code出现问题：1. 安装caffe过程中，编译caffe时，输⼊以下命令出错：1 cmake -DUSE_MPI=ON -DMPI_CXX_COMPILER=/path/to/your/openmpi/bin/mpicxx ..View Code 问题1：1 CMake Warning at /usr/local/opencv-3.1.0/cmake/OpenCVConfig.cmake:166 (message):2 Found OpenCV Windows Pack but it has no binaries compatible with your3 configuration.45 You should manually point CMake variable OpenCV_DIR to your build of OpenCV6 library.7 Call Stack (most recent call first):8 cmake/Dependencies.cmake:62 (find_package)9 CMakeLists.txt:31 (include)101112 CMake Error at cmake/Dependencies.cmake:62 (find_package):13 Found package configuration file:1415 /usr/local/opencv-3.1.0/cmake/OpenCVConfig.cmake1617 but it set OpenCV_FOUND to FALSE so package "OpenCV"is considered to be18 NOT FOUND.19 Call Stack (most recent call first):20 CMakeLists.txt:31 (include)212223 -- Configuring incomplete, errors occurred!24 See also "/storage/student5/usr/local/caffe/build/CMakeFiles/CMakeOutput.log".25 See also "/storage/student5/usr/local/caffe/build/CMakeFiles/CMakeError.log".View Code 解决⽅法： 尝试⼀：在CMakeList.txt⽂件中加⼊set(OpenCV_DIR /path/to/your/OpenCV/build)，该法⽆效； 尝试⼆：退回到caffe根⽬录，然后make clean，暂时加⼊如下环境变量后重新从mkdir build && cd build开始，该法有效。
ubuntu安装caffe及python和opencv_20170817
Ubuntu安装caffe及python和opencv Ubuntu版本：16.04.03LTS，可以比较顺利地全部安装python所需的各种依赖，而不需要安装anaconda包。
否则会引起新的软件之间的冲突。
Opencv：2.4.9Python：2.7Cuda：8.0Cudnn：5.11.解决无法安装ubuntu操作系统的问题最近楼主购入一台华硕游戏本，发现无法安装ubantu。
在安装中发现除了debian外所有使用自动安装方式的linux发行版均不能安装，于是研究就开始了。
opensuse卡在写入引导，fedroa和centos卡在启动，ubuntu卡在启动安装，怀疑是u盘制作工具有问题，于是尝试了几种工具，就连dd命令也试过了，结果都无法解决。
解决方法：重新开机，光标选中“Install Ubuntu”，按“e”，进入grub界面，将倒数第二行中的“quiet splash ---”改为“nomodeset”。
F10保存，就可以进入安装界面，进行安装。
安装ubuntu系统之后，还需要将Ubuntu集成的开源驱动加入黑名单，即增加/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件：sudogedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在该文件中增加如下两行：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0激活上述文件发挥功能，执行sudo update-initramfs –u执行$lspci | grep nouveau，查看是否有内容，没有说明禁用成功，如果有内容，就执行：$sudo reboot2.安装caffe及python先下载caffe# sudo git clone https:///BVLC/caffe.git然后安装一堆第三方库# sudo apt-get install libatlas-base-dev# sudo apt-get install libprotobuf-dev# sudo apt-get install libleveldb-dev# sudo apt-get install libsnappy-dev# sudo apt-get install libopencv-dev# sudo apt-get install libboost-all-dev# sudo apt-get install libhdf5-serial-dev# sudo apt-get install libgflags-dev# sudo apt-get install libgoogle-glog-dev# sudo apt-get install liblmdb-dev# sudo apt-get install protobuf-compiler# sudo apt-get install python-dev接着，安装opencv# cd caffe# sudo git clone https:///jayrambhia/Install-OpenCV# cd Install-OpenCV/Ubuntu# sudosh dependencies.sh# cd 2.4# sudosh opencv2_4_10.shopencv的另一种安装方式直接克隆下来sudogit clone https:///jayrambhia/Install-OpenCV进入cd Install-OpenCV/Ubuntu/2.4给所有shell脚本加上可执行权限chmod +x *.sh安装其他版本出错了,建议装这个:sudo ./opencv2_4_9.sh或：sudosh opencv2_4_10.sh最终出现OpenCV ready to be used(表示成功)接下来，编译caffe# cd ~/caffe# sudocpMakefile.config.exampleMakefile.config# make all至此，caffe安装完成。
Ubuntu桌面操作系统综教程(0.83版,全新的Ubuntu Kylin 14.04 LTS安装图解)
Ubuntu桌面操作系统综教程（0.83版，全新的Ubuntu Kylin14.04LTS安装图解）指引：1、Linux是什么、ubuntu简介、Unity桌面、Ubuntu Kylin、Ubuntu14.04的新特色、U盘启动盘制作工具、安装前的预备知识、安装过程图解2、安装之后的简单配置，针对SSD进行优化，Ubuntu下安装软件方法3、各类软件推荐，Ubuntu apt-get包处理工具的使用方法4、一些常见问题，更好中文支持、更改用户名和计算机名、忘记密码的解决办法、Linux目录解释、Linux新手需要掌握的20条基础命令、grub rescue修复方法等等5、站点、资料推荐，Linux服务器安全小贴士，如何找到一款适合自己的Linux 发行版、其他流行的Linux发行版特点简介、关于X11、Wayland、MirLinux是什么？Linux是一种自由和开放源代码的类UNIX操作系统。
严格来讲，术语Linux只表示操作系统内核本身，该操作系统内核由芬兰人Linus Torvalds在1991年10月5日首次发布。
然而人们常用Linux来指基于Linux内核的完整操作系统。
Linux的标志和吉祥物是一只名字叫做Tux的企鹅。
Linux是一个领先的操作系统，最初仅运行在英特尔X86架构的个人电脑之上，目前已经广泛支持各种计算机硬件平台，上至服务器和其他大型平台，如大型主机和超级计算机，下至各种嵌入式设备，如手机，平板电脑，路由器，电视和电子游戏机等。
世界上500个最快的超级计算机90％以上运行Linux发行版或变种。
在移动设备上广泛使用的Android操作系统就是创建在Linux内核之上。
由于Linux是自由软件，任何组织或个人，都可以创建一个符合自己需求的Linux 发行版。
发行版多为许多不同的目的而制作，包括对不同计算机硬件结构的支持，对一个具体区域或语言的本地化，实时应用，和嵌入式系统。
安装ubuntu14.04LTS和系统的简单配置笔记byChow
安装ubuntu14.04LTS和系统的简单配置笔记by chow内容目录1下载镜像 (1)2制作u盘启动盘， (1)3安装ubuntu (1)4安装搜狗输入法 (1)5设置搜狗输入法 (2)6下载wps (2)7安装wps (2)8替换火狐到chrome浏览器 (2)1 下载镜像用迅雷或百度云盘离线下载，直接下载很慢/download/desktop找到大图标下载，会跳转到赞助页面，咱穷，点击Not now, take me to the download ›即可获得下载链接，加入到迅雷或百度云的离线下载，基本就可以高速下载咯。
直接放出链接/14.04.3/ubuntu-14.04.3-desktop-amd64.iso2 制作u盘启动盘，具体参照Ubuntu14.04 安装及使用：[1]制作安装U盘3 安装ubuntu在XP下分出一个分区，我的是100G并记住分区的大小，并要和其余分区大小要有明显区别，因为装UBUNTU时，想多系统共存，就要手动设定分区，安装时是看不到卷标的，基本靠分区来判断～～其余的基本是等待，期间有联网下载更新，手动选择跳过，安装过程百度下，如果不会系统装好后，发现输入法不爽，于是百度了下，发现搜狗也有linux 而且支持ubuntu14.044 安装搜狗输入法下载/wps/download/Linux/unstable/wps-office_8.1.0.3724~b1p2_i386.deb双击安装deb包即可，会自动打开app，选择安装5 设置搜狗输入法打开桌面右上角的齿轮设置，【系统设置】-》在【个人】【语言支持】找到键盘输入方式系统选【fcitx】然后注销系统，右上角角就出现了一只小企鹅，找个输入框，按ctrl + spac空格键就可以使用搜狗输入法咯。
6 下载wps/wps-community/download/a18/wps-office_9.1.0.4961~a18p1_amd64.deb7 安装wps双击deb包，安装即可我之前下载了i386版本的，导致点击WPS图标没法应，只能在ubuntu 软件中心里面找到安装的，卸载掉。
ubuntu 14.04安装与配置
第一步，安装Ubuntu14.04一、用wubi安装ubuntu14.04首先你要有从官网上下载的iso文件，用压缩文件浏览程序打开，你会看到wubi.exe。
在一个路径没有中文（最好）的文件夹中。
下载两个镜像：64位：ubuntu-14.04.2-desktop-amd64.iso32位：ubuntu-14.04.2-desktop-i386.iso将32位镜像解压后将64位镜像复制到32位解压后的目录下。
打开wubi.exe。
按照提示安装，按照提示重启。
二、临时解决方案：解决wubi的ubuntu14.04无法启动的问题如果只是12.04的话，有上面的几步，ubuntu就成功安装了。
但是14.04会出现系统挂载的问题，进入不了图形界面的系统。
我们需要开机，进入紫色的选择ubuntu启动的画面。
按键盘E，进入编辑。
找到“ro rootflags=sync”，改为“rw rootflags=sync”。
再按F10启动。
没错，改一个字母，系统就可以在wubi中启动了。
三、永久解决方案：让这个配置一直有效没错和你想的一样，这种方式只有一次有效。
每次开机都要手动修改。
但是我们可以通过修改配置文件的方式，使其永久有效。
(a)进入系统后，打开终端，执行$sudo gedit /etc/grub.d/10_lupin改动文件的第150 行，把ro改成rw，保存。
linux ${rel_dirname}/${basename} root=${LINUX_HOST_DEVICE} loop=${loop_file_relative} ro${args} //修改前linux ${rel_dirname}/${basename} root=${LINUX_HOST_DEVICE} loop=${loop_file_relative} rw ${args} //修改后可用查找，在查找中输入ro ${args} 即可找到对应的行。
Ubuntu 14.04 + caffe安装配置详细指南
Ubuntu14.04+ caffe安装配置详细指南Edit: Kevin (Q&A laichunren@)Reference: /shiorioxy/article/details/52652831特别说明网上关于caffe的安装教程非常多，但是对于每一步是否操作成功，出现了什么样的错误又该如何处理却没有给出说明。
因为大家的操作系统的环境千差万别，按照博客中的教程一步步的安装，最后很可能失败，有的教程甚至省略了一些细节部分，让小白更不知道如何判断每一步是否操作成功，如何处理出现的错误。
作者花费了很长时间才成功地将caffe装完，期间遇到好多错误，多次重装操作系统。
现在将经验写下来，一方面为了和大家分享讨论，另一方面是为了记录一下。
1.Caffe 官网地址：/2.本文使用2016年9月27日下载的caffe-master版本，运行平台为：Ubuntu 14.04，CUDA8.0，cuDNN v5.1，Intel Parallel Studio XE Cluster 2015，OpenCV 3.1.0, Matlab 2014b. pycharm community，anaconda( python, numpy, scipy, matplotlib, et.al.)版本说明：1.Ubuntu 版本问题Ubuntu16.04是目前最新的系统，但装完cuda8.0显卡驱动，重启系统后一直在登录界面循环而无法进入，原因是ubuntu16.04与cuda8.0不兼容。
Ubuntu15.04在cuda 官网上不再提供相关驱动文件（只有ubuntu16.04和ubuntu14.04的），因此还是选择ubuntu14.04这个版本的系统。
2.GCC 和G++ 编译器版本问题Matlab 2014b--gcc/g++ 4.7.x, Matlab 2016a--gcc/g++ 4.9.xUbuntu 14.04--gcc/g++ 4.8.x, Ubuntu 16.04--gcc/g++ 5.4.xMatlab支持的编译器版本需要和Ubuntu版本一致，否则编译matcaffe时会报错，但ubuntu14.04默认装的编译器版本比Matlab2014的高，因此要按照降级（或强制安装）的方法才可以正常使用，怀疑和显卡驱动有关。
在vmware上安装ubuntu14.04(64位)
在vmware上安装ubuntu14.04（64位）安装环境：电脑型号：lenovoY430p（i7）笔记本系统环境：win7 64位旗舰版虚拟机vmware版本：VMware workstation 10Ubuntu版本：ubuntu14.04 64位所需软件下载地址：/s/1o6zAP30具体步骤如下：1、双击打开VMware Workstation；2、点击“创建新的虚拟机”；3、选择“自定义（高级）（C）”，然后点击“下一步”；4、点击“下一步”；5、安装来源选择“安装程序光盘映像文件（iso）（M）”，找到要安装的映像，然后选择“下一步”；6、输入用户信息，这些信息可以随意设置，不过要记住自己的设置。
输入完成后，点击“下一步”；7、填写虚拟机的名称及选择存储位置，虚拟机的名称可以随意填写，不过最好要见名知意，存储位置建议选择在剩余容量比较多的盘内。
上述完成后点击“下一步”；8、点击“下一步”；9、选择虚拟内存，按默认即可，然后点击“下一步”；10、选择网络连接“使用网络地址转换（NAT）（E）”，然后点击“下一步”；11、选择I/O控制器类型“LSI Logic（L）”，然后点击“下一步”；12、选择磁盘类型“SCSI（S）”，然后点击“下一步”；13、选择磁盘“创建新虚拟磁盘（V）”，然后点击下一步；14、指定磁盘容量，可以根据自己的硬盘剩余容量进行设置，然后点击“下一步”；15、点击“下一步”；16、点击“完成”；点击完成后，可能会出现如下错误提示：产生这个错误的主要原因是现在平常用的VMware等软件本身都是基于32 位的，如果要在其上运行64 位系统，需要把CPU的虚拟化打开！而Windows7 64位操作系统在默认情况下是关闭的！解决方法如下：首先是要检查CPU 是否支持虚拟化，可以用CPU-Z软件查看，看到VT-X，说明CPU 是支持虚拟化的，如下图显示表明我的电脑支持虚拟化；如果未看到VT-X，则说明不支持虚拟化，则无法在虚拟机上安装64位的系统。
基于ubuntu14安装caffe及python接口过程记录_20170116
基于ubuntu14安装caffe及python接口过程记录2017-1-161.安装ubuntu14操作系统现在我的安装的深度学习的软件大都在台式机上进行的，今天要装的是caffe框架。
我的操作系统是ubuntu14.04。
2.安装caffe2.1先是安装caffe依赖项：sudo apt-get install gitsudo apt-get install libprotobuf-dev liblevelb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libatlas-base-dev（这里的选择在后面caffe的配置文件中会需要配置。
如果换过，也要记得后面的配置需要修改。
）sudo apt-get install python-devsudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev安装开发所需要的一些基本的包(不一定需要)，sudo apt-get install build-essential2.2下载caffe并修改Makefile.config.example文件git clone https:///bvlc/caffe.gitcd caffe/mv Makefile.config.example Makefile.config去掉CPU_ONL Y:=1的注释，即让caffe不采用GPU运行。
将# CPU_ONLY = 1前面的#去掉,因为这里没有安装GPU，需要使用CPU运行。
BLAS ：= atlas, 这是默认设置，如果不是安装的这个，则需要修改。
ubuntu14.04xfce桌面环境安装配置
ubuntu14.04xfce桌面环境安装配置
xfce桌面环境，以快捷轻便，效率高，同时也比较美观而文明，通过ubuntu安装xfce桌面来体验它的与中不同...下面是小编收集整理的ubuntu14.04 xfce桌面环境安装配置，希望对大家有帮助~~
ubuntu14.04 xfce桌面环境安装配置
最简安装xfce桌面
1ctrl+alt+t快捷键打开终端
2命令行安装xfce4
sudo apt-get install xfce4
3注销系统
4登陆界面选择xfce桌面环境登陆
5最终的效果
安装xubuntu桌面及附带应用
终端输入$sudo apt-get install xubuntu-desktop 进行安装
同样注销登陆选择xubuntu 进入xubuntu桌面
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7.图解DIY高手组装电脑全过程。
在VM Workstation下安装Ubuntu Linux14.04
安装Ubuntu Linux 14.04bjtea_one 2014.04安装Ubuntu Linux 14.04 (1)1. 安装虚拟机工作站软件VMware Workstation 10.0.2 (1)2．新建一台虚拟机 (1)3. 开始安装Ubuntu LINUX 14.4 (6)4. 安装vmtools for linux (11)5. 设置host computer共享的目录 (15)6. 改变身份为高级root用户 (17)1. 安装虚拟机工作站软件VMware Workstation 10.0.22．新建一台虚拟机（1）对于近年的Intel系列的主板，需要在bios中，开启“Intel虚拟化技术”或开启“Intel virtualization technology”选项。
一部分Intel老主板，或其他公司的，没有该选项，就不需要设。
(2) 运行VMware Wokerstation 10.0.2文件菜单下，新建虚拟机，默认典型安装选择稍后安装光盘。
再选中安装Linux和Ubuntu（3）选硬件设置例如，修改准备分配的虚拟机的硬盘为30G（默认是20G ,如果需要安装两个以上的内核，可以适当扩大）。
也可以修改分配给虚拟机的内存大小，默认为1024M。
例如修改为512M：选“NAT”，即选择共享主机IP地址上网。
如果少量的xp机器的虚拟机网络连接失败，请检查：windows中的NAT上网的服务是否已经启动:1) 在windows中->开始->设置->控制面板->管理工具->服务。
2) 检查VMware DHCP Service 和VMware NAT Service 服务是否已经启动。
应该是“已经启动”，和“自动启动”。
如果不是，请重新选择，选择后需要重启虚拟机（不是重启机器）。
3) 为了避免每次做手工设置，请检查防火墙设置（例如360），是否是限制了DHCP服务，如果是，取消即可一般Win7和win8没有此问题。
为什么选择Caffe深度学习框架Caffe的安装和程序概述
为什么选择Caffe深度学习框架Caffe的安装和程序概述Caffe是一个深度学习框架，具有表达力强、速度快和模块化的思想，由伯克利视觉学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。
Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建了这个项目。
为什么选择Caffe？富有表现力的架构鼓励应用和创新。
使用Caffe，可以在配置中定义模型和优化，不需要硬编码。
通过设置一个GPU机器训练标记在CPU和GPU之间转换，接着调配商品化集群系统或移动设备来完成。
代码的可扩展性让开发更加活跃。
在Caffe项目的第一年，它就被开发者fork超过1000次，由他们完成许多重要的修改并反馈回来。
多亏那些贡献者，这个框架在代码和模型两方面都在追踪最先进的技术。
速度使Caffe完美的用于研究实验和工业开发。
使用一个NVIDIA K40 GPU Caffe每天可以处理超过60M的图像。
推理过程为1ms/一幅图像，而学习过程为4ms/一幅图像。
我们相信Caffe是现在可使用最快的ConvNet应用。
社区：在视觉、速度和多媒体方面，Caffe已经有能力用于学术研究项目、启动原型，甚至大规模的工业应用。
安装在安装之前，看一下这个手册，记录下平台的一些细节。
我们可以在Ubuntu 16.04-12.04、OS X10.11-10.8上通过Docker和AWS安装和运行Caffe。
官方的编译脚本和Makefile.config 编译由社区CMake编译补全。
逐步介绍：Docker setup 开包即用计划Ubuntu installation 标准平台Debian installation 使用单个命令安装caffe。
caffe环境配置 Ubuntu14.0.4 cuda7.5 cudnn7.0
一、CUDA7.5安装首先是安装依耐性（dependencies），启动终端，输入以下代码sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler安装CUDACUDA的下载地址是https:///cuda-downloads，目前最新版本（截止日期2015.10.11）为7.5。
输入：1）sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb2）sudo apt-get update3）sudo apt-get install cuda4）环境变量a、export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5b、export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64c、PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}d、export PATH也可参考：/gpu-computing/cuda-installation/cuda7.5-ubuntu二、Python安装和调试1、安装IDE运行环境选择一个适合你的IDE运行环境，用的是Spyder，因为它内置了iPython 环境，Caffe 有不少的程序是基于iPython 环境完成的。
安装方法很简单，直接在Ubuntu软件中心搜索“spyder”即可安装。
（另外一个比较推荐的方法是使用iPyhthon NoteBook（基于浏览器的Python IDE），特别是适合需要用Python做教程的老师们，可以直接导出.py, .ipynb, html格式，安装步骤如下：$ sudo apt-get install -y ipython-notebook pandoc启动(自动打开浏览器):$ ipython nootbook一个简单的使用iPython NoteBook生成的html的例子：examples_notebook.html example_notebook.ipynb）。
UbuntuServer14.04安装手册
UbuntuServer14.04安装⼿册1 安装前准备1.1 硬件环境准备请您⾃⾏准备操作系统安装光盘或镜像⽂件。
1.2 软件环境准备需要下载驱动软件、版本配套表，并进⾏驱动程序版本查询，流程如下：l 请根据服务器硬件配置的实际情况，获取所需的最新驱动以及版本配套表。
l 服务器未配置的硬件的驱动程序不需要安装。
l 若按下述⽅法⽆法获取到正确的驱动，请联系。
l 若按后续⽅法安装驱动后，服务器仍存在不可识别设备，请联系。
下载驱动安装包此处仅以CH121为例进⾏说明，不同服务器请下载对应的驱动安装包。
1. 登录⽹站。
2. 在主菜单中，选择“服务⽀持 > 软件下载 > 云计算与数据中⼼ > 服务器”。
3. 在导航树中，选择⽬标服务器的名称和版本号，例如“⼑⽚服务器 > Tecal E9000 Series > Tecal CH121 > V100R001C00SPC120”。
4. 在《驱动程序配套表》中查找待安装操作系统对应的驱动名称。
5. 下载中查询到的驱动安装包。
下载驱动程序配套表此处仅以CH121为例进⾏说明，不同服务器请下载对应的驱动程序配套表。
6. 登录⽹站。
7. 在主菜单中，选择“服务⽀持 > 软件下载 > 云计算与数据中⼼ > 服务器”。
8. 在导航树中，选择⽬标服务器的名称和版本号，例如“⼑⽚服务器 > Tecal E9000 Series > Tecal CH121 > V100R001C00SPC120”。
9. 下载《驱动程序配套表》。
《驱动程序配套表》中可以查看到不同操作系统对应的驱动程序名称，例如.OS与驱动对应关系举例----结束1.3 环境配置1、单板在启动阶段点击“DEL”键，输⼊默认的BIOS密码：“Huawei12#$”，进⼊BIOS菜单，设置BIOS时间为当前时间。
2、输⼊“F9”，将BIOS的设置进⾏“Load Optimal Default”操作， “YES”确认。
CAFFE（一）：Ubuntu下安装CUDA（安装：NVIDIA-384+CUDA9.0+。。。
CAFFE（⼀）：Ubuntu下安装CUDA（安装：NVIDIA-384+CUDA9.0+。
（安装：NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1）显卡(GPU)驱动：NVIDIA-384CUDA:CUDA9.0cuDNN:cuDNN7.1Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动，⾸先进⼊NVIDIA官⽹，然后查询对应NVIDIA驱动是否⽀持你电脑的型号。
这⾥我的电脑是：华硕F450J ，⾃带的NVIDIA GEFORCE 745。
第⼀步、安装NVIDIA GPU驱动去是否⽀持我电脑的GPU如下可以看出：GeForce 700M Series (Notebooks):GeForce GTX 780M, GeForce GTX 770M, GeForce GTX 765M, GeForce GTX 760M, GeForce GT 755M, GeForce GT 750M, GeForce GT 745M, GeForce GT 740M, GeForce GT 735M, GeForce GT 730M, GeForce GT 720M, GeForce GT 710M, GeForce 720M, GeForce 710M, GeForce 705MGeForce GT 745M为我电脑的型号，所以version：390.48是⽀持我的NVIDIAGPU驱动的。
所以第⼆部我们安装NVIDIA DISPLAY DRIVER version：390.48 执⾏如下代码：第⼀部分：安装后续步骤或环境必需的依赖包1 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler23 sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev45 sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev67 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev89 sudo apt-get install git cmake build-essential输⼊以下代码输出如下信息则表⽰依赖环境安装成功code：1 sudo apt-get install git cmake build-essential显⽰：1 Reading package lists... Done2 Building dependency tree3 Reading state information... Done4 build-essential is already the newest version (12.1ubuntu2).5 cmake is already the newest version (3.5.1-1ubuntu3).6 git is already the newest version (1:2.7.4-0ubuntu1.3).7 0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 126 not upgraded.表⽰依赖环境安装成功第⼆部分：安装显⽰驱动去NVIDIA的显卡（GPU）驱动然后运⾏。
ubuntu安装caffepythonopencvmatlab20170829
Ubuntu安装caffe及python和opencv Ubuntu版本：LTS，能够比较顺利地全数安装python所需的各类依托，而不需要安装anaconda包。
不然会引发新的软件之间的冲突。
Opencv：：Cuda：Cudnn：1.Caffe安装官网：解决无法安装ubuntu操作系统的问题最近楼主购入一台华硕游戏本，发觉无法安装ubantu。
在安装中发觉除debian外所有利用自动安装方式的linux发行版均不能安装，于是研究就开始了。
opensuse卡在写入引导，fedroa和centos卡在启动，ubuntu卡在启动安装，疑心是u盘制作工具有问题，于是尝试了几种工具，就连dd命令也试过了，结果都无法解决。
解决方式：从头开机，光标选中“Install Ubuntu”，按“e”，进入grub界面，将倒数第二行中的“quiet splash ---”改成“nomodeset”。
F10保留，就能够够进入安装界面，进行安装。
安装ubuntu系统以后，还需要将Ubuntu集成的开源驱动加入黑名单，即增加/etc/文件：sudo gedit /etc/在该文件中增加如下两行：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0激活上述文件发挥功能，执行sudo update-initramfs –u执行$lspci | grep nouveau，查看是不是有内容，没有说明禁用成功，若是有内容，就执行：$sudo reboot2.安装caffe及python先下载caffe# sudo git clone BVLC/然后安装一堆第三方库# sudo apt-get install libatlas-base-dev# sudo apt-get install libprotobuf-dev# sudo apt-get install libleveldb-dev# sudo apt-get install libsnappy-dev# sudo apt-get install libopencv-dev# sudo apt-get install libboost-all-dev# sudo apt-get install libhdf5-serial-dev# sudo apt-get install libgflags-dev# sudo apt-get install libgoogle-glog-dev# sudo apt-get install liblmdb-dev# sudo apt-get install protobuf-compiler# sudo apt-get install python-dev接着，安装opencv# cd caffe# sudo git clone jayrambhia/Install-OpenCV# cd Install-OpenCV/Ubuntu# sudo sh# cd# sudo shopencv的另一种安装方式直接克隆下来sudo git clone jayrambhia/Install-OpenCV进入cd Install-OpenCV/Ubuntu/给所有shell脚本加上可执行权限chmod +x *.sh安装其他版本犯错了,建议装那个:sudo ./或：sudo sh最终显现OpenCV ready to be used(表示成功)接下来，编译caffe# cd ~/caffe# sudo cp# make all至此，caffe安装完成。