非常建议ubuntu14.04的系统

验证硬件支持GPU CUDA

执行下面的操作，然后验证硬件支持GPU CUDA，只要型号存在于nvidia-cuda-gpus，就没问题了

$ lspci | grep -i nvidia

（GPU买之前是专门查过的，这个地方不太重要）

确定系统是否支持

$ uname -m && cat /etc/*release

重点是“x86_64”这一项，保证是x86架构，64bit系统

确定有gcc

$ gcc --version

（网上说，没有的话就先安装吧，这个是必须的用来编译CUDA Toolkit，不过Ubuntu 14.04是默认有的）

下载cuda和nvidia驱动（建议都下载.run格式的）

nvidia驱动： http://www.geforce.cn/drivers
cuda下载： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cuda由于比较大而且网内访问较慢，需要时间有点多

安装前准备，在tty中显示中文

因为待会的安装可能会有很多问题，报错是中文的话会显示乱码，影响找错。

5.1安装fbterm

sudo apt-get install fbterm

5.2编辑.fbtermrc文件

sudo vi .fbtermrc

，加入：

font-size=16
text-codings=utf8

安装nvidia显卡和cuda

（建议把他们两个放在同一个目录里，待会方面找）

6.1进入tty（ctrl+alt+f1）后输入如下指令进入中文tty

sudo fbterm

6.2退出GUI，

sudo stop lightdm

6.3禁用Ubuntu系统自带显卡驱动，

sudo vim/etc/modprobe.d/nvidia-graphics-drivers.conf

在文件输入：

blacklist nouveau

保存退出。

sudo vim /etc/default/grub

在文件末尾添加：

rdblacklist=nouveau nouveau.modeset=0

保存退出。

6.4其他操作：

sudo mv /boot/initramfs-$(uname -r).img/boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img
sudo dracut/boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
sudo update-initramfs –u

第一条就提示没有这个文件，后面的就忘了，但是最最后的安装成功，这个地方就忽略了

6.5 安装驱动

cd进入nvidia驱动的目录，安装驱动：

ls -l 查看目录里的内容
 sudo sh ./nvidia驱动名字

之后安装

6.6 安装cuda

（不要用sudo，我的用了之后没法跑samples，即用了之后检测不到cuda）。另外其实这个cuda里还有一个nvidia，因为上面已
经安装过nvidia了，安装cuda时就不要选它了，把软连接（问是否要建一个/usr/local/cuda的目录）选上，把samples选上（后面检测是否安
装上cuda）：

sh ./cuda名字

后续

7.1回到图形界面

sudo start lightdm

7.2修改系统环境变量

sudo vim ~/.bashrc

在最后加上：

export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
sudo ldconfig（如果这句话的作用还是没有用，重启）

7.3检测cuda是否安装成功，编译cuda-samples并执行

进入你刚刚选择cuda sample安装的目录后make（如果提示没有make命令，请安装cmake。sudo apt-get install cmake)
编译完毕，切换release目录cd ./bin/x86_64/linux/release
运行实例 ./deviceQuery

caffe安装:

安装依赖

进入这个网址按照它的指令，安装依赖，里面要求的cuda上面已经安装：
http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.htm l

下载caffe：

https://github.com/BVLC/Caffe/

安装python模块

（不影响编译，可以略过，但是你最终还是要用到，最好安装）
官网：

http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

因为官网提供方法安装不可行，可以参考我的： caffe用python时可能需要的模块安装

编译

官网： http://caffe.berkeleyvision.org/installation.htm l

看到那个大大的Compilation以及CMake Build没有，因为我们是GPU，而且也没有安装cudnn，所以可以直接执行它的命令，不用改动配置文件（如果是cpu，就还要把CPU_ONLY :=1的注释放开）

其他的

http://caffe.berkeleyvision.org/
官网有很多例子等着你去看