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安装开发所需要的一些基本包
sudo apt-get install build-essential
在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算。具体步骤如下：
1. 首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备
2. 进入Ubuntu， 按 ctrl+alt+F1 进入tty， 登录tty后输入如下命令
sudo service lightdm stop
该命令会关闭lightdm。如果你使用 gdm或者其他的desktop manager, 请在安装NVIDIA驱动前关闭他。
输入下列命令添加驱动源
sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update
安装340版驱动 (CUDA 6.5.14目前最高仅支持340版驱动， 343， 346版驱动暂不支持)
sudo apt-get install nvidia-340
安装完成后, 继续安装下列包 (否则在运行sample时会报错)
sudo apt-get install nvidia-340-uvm
安装完成后 reboot.
【点击此链接】 下载CUDA 6.5.
然后通过下列命令, 将下载得到的.run文件解压成三个文件, 分别为
这里不安装NVIDIA驱动
cuda6.5.run --extract=extract_path
注意, 需要通过下面命令给所有.run文件可执行权限
chmod +x *.run
通过下列命令安装CUDA, 按照说明一步一步安装至完成.
sudo ./cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run
3.1.1 添加环境变量
安装完成后需要在/etc/profile中添加环境变量, 在文件最后添加:
PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
export PATH
保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效
source /etc/profile
3.1.2 添加lib库路径
在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf, 内容如下
/usr/local/cuda-6.5/lib64
执行下列命令使之立刻生效
sudo ldconfig
首先安装下列依赖包
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev
然后用下述命令安装sample文件
sudo ./cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run
完成后编译Sample文件, 整个过程大概10分钟左右
cd /usr/local/cuda-6.5/samples
sudo make
全部编译完成后， 进入 samples/bin/x86_64/linux/release, sudo下运行deviceQuery
sudo ./deviceQuery
如果出现下列显卡信息， 则驱动及显卡安装成功：
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GTX 670"
CUDA Driver Version / Runtime Version 6.5 / 6.5
CUDA Capability Major/Minor version number: 3.0
Total amount of global memory: 4095 MBytes (4294246400 bytes)
( 7) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP: 1344 CUDA Cores
GPU Clock rate: 1098 MHz (1.10 GHz)
Memory Clock rate: 3105 Mhz
Memory Bus Width: 256-bit
L2 Cache Size: 524288 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels: Yes
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Bus ID / PCI location ID: 1 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 670
Result = PASS
（如果没有可以安装OpenBLAS代替）解压安装包，下面有一个install_GUI.sh文件， 执行该文件，会出现图形安装界面，根据说明一步一步执行即可。
注意： 安装完成后需要添加library路径
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf
在文件中添加内容
/opt/intel/lib
/opt/intel/mkl/lib/intel64
注意把路径替换成自己的安装路径。 编辑完后执行
sudo ldconfig
这个尽量不要手动安装， Github上有人已经写好了完整的安装脚本：https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
下载该脚本，进入Ubuntu/2.4 目录, 给所有shell脚本加上可执行权限
chmod +x *.sh
然后安装最新版本 （当前为2.4.9）
sudo ./opencv2_4_9.sh
脚本会自动安装依赖项，下载安装包，编译并安装OpenCV。整个过程大概半小时左右。
注意，中途可能会报错
opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(51): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization
解决方法在此：http://code.opencv.org/issues/3814 下载 NCVPixelOperations.hpp 替换掉opencv2.4.9内的文件， 重新build。
Ubuntu14.04用户执行
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
其他版本用户参考官方说明：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
首先安装pip和python-dev （系统默认有python环境的， 不过我们需要的使python-dev）
sudo apt-get install python-dev python-pip
然后执行如下命令安装编译caffe python wrapper 所需要的额外包
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done在执行上述命令时， 会报错导致不能完全安装所有需要的包。 可以按照官方建议安装anaconda包。 在anaconda官网下载.sh文件，执行，最后添加bin目录到环境变量即可。
（2014-12-03更新）
建议安装Anaconda包，这个包能独立于系统自带的python库，并且提供大部分Caffe需要的科学运算Python库。这里需要注意，在 运行Caffe时，可能会报一些找不到libxxx.so的错误，而用 locate libxxx.so命令发现已经安装在anaconda中，这时首先想到的是在/etc/ld.so.conf.d/ 下面将 $your_anaconda_path/lib 加入 LD_LIBRARY_PATH中。 但是这样做可能导致登出后无法再进入桌面！！！原因（猜测）可能是anaconda的lib中有些内容于系统自带的lib产生冲突。
正确的做法是：为了不让系统在启动时就将anaconda/lib加入系统库目录，可以在用户自己的~/.bashrc 中添加library path， 比如我就在最后添加了两行
# add library path
LD_LIBRARY_PATH=your_anaconda_path/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH
开启另一个终端后即生效，并且重启后能够顺利加载lightdm, 进入桌面环境。
Caffe提供了MATLAB接口， 有需要用MATLAB的同学可以额外安装MATLAB。 安装教程请自行搜索。
安装完成后添加图标 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-01/31632.htm
sudo vi /usr/share/applications/Matlab.desktop
输入以下内容
[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Matlab
GenericName=Matlab 2010b
Comment=Matlab:The Language of Technical Computing
Exec=sh /usr/local/MATLAB/R2010b/bin/matlab -desktop
Icon=/usr/local/MATLAB/Matlab.png
Terminal=false
Categories=Development;Matlab;
(I use the R2013b patched package. First you should uncompress the .iso file. Then use sudo cp to copy the patch file)
终于完成了所有环境的配置，可以愉快的编译Caffe了！ 进入caffe根目录， 首先复制一份Makefile.config
cp Makefile.config.example Makefile.config
然后修改里面的内容，主要需要修改的参数包括
CPU_ONLY 是否只使用CPU模式，没有GPU没安装CUDA的同学可以打开这个选项
BLAS (使用intel mkl还是OpenBLAS)
MATLAB_DIR 如果需要使用MATLAB wrapper的同学需要指定matlab的安装路径, 如我的路径为 /usr/local/MATLAB/R2013b (注意该目录下需要包含bin文件夹，bin文件夹里应该包含mex二进制程序)
DEBUG 是否使用debug模式，打开此选项则可以在eclipse或者NSight中debug程序
完成设置后， 开始编译
make all -j4
make test
make runtest
注意 -j4 是指使用几个线程来同时编译， 可以加快速度， j后面的数字可以根据CPU core的个数来决定， 我的CPU使4核， 所以-j4.
然后去尿个尿，喝杯茶， 回来就差不多编译好了..
执行如下命令
make matcaffe
然后就可以跑官方的matlab demo啦。
make pycaffe
然后基本就全部安装完拉.
接下来大家尽情地跑demo吧～
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为了加速Caffe，可以安装cuDNN，参见这篇文章：NVIDIA CuDNN 安装说明
Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明2
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原文地址：http://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/5001852.html
