环境搭建在Linux下快速搭建Caffe环境（linuxcaffe）

随着人工智能技术发展的不断提升，深度学习技术以及Caffe环境的搭建已经成为许多开发者的日常任务。本文将向您介绍如何快速在Linux下搭建Caffe环境。

首先，您需要在Linux系统上安装Caffe环境，Caffe环境的安装需要编译依赖的软件，主要有编译工具、Boost库、BLAS库和CUDA/cuDNN。下面简要介绍一下这些组件的安装过程：

（1）安装编译工具：Linux系统上编译Caffe环境需要安装G++、Make、libtool等编译工具，使用命令 sudo apt-get install g++进行安装。

（2）安装Boost库：安装Boost库是在Linux系统上编译Caffe环境的必备条件，使用命令sudo apt-get install libboost-all-dev进行安装。

（3）安装BLAS库：Caffe环境运行需要BLAS库支持，使用命令sudo apt-get install libatlas-base-dev进行安装便可。

（4）安装CUDA与cuDNN：Caffe环境运行需要CUDA和cuDNN的支持，CUDA可以使用sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit进行安装，cuDNN可以到官网下载acronis快捷访问安装。

安装完上面提到的4个组件之后，就可以开始安装Caffe了。可以使用Git将Caffe的源码从Github上下载下来，然后使用make编译和安装，在此之前需要先修改Caffe源码中的Makefile里面的参数，以匹配所安装的软件，这样就可以在Linux系统下搭建好Caffe环境了。

搭建好Caffe环境后，就可以使用它进行编程、训练以及部署深度学习模型了。在开发中，可以使用Caffe的Python接口进行深度学习的编程，而使用它的命令行接口（caffe而已）可以进行训练，交叉验证等功能，生成训练好的深度学习模型以及模型参数文件，然后将训练好的模型部署到产品中。

本文使用了Linux系统下搭建Caffe环境的步骤，主要包括安装编译工具、Boost库、BLAS库和CUDA/cuDNN以及使用Git等方法从Github上下载安装Caffe。通过搭建Caffe环境可以使用Caffe进行编程、训练以及部署深度学习模型，为人工智能技术的发展提供了支持。