cuda-convnet 的运行环境设置
这段时间学习deep learning，下载了cuda-convnet 学习CNN。想要运行这个代码，需要GPU的机器，同时需要安装cuda以及python等。从裸机到运行成功，花费了一些时间。因第一次安装，没有头绪，未将出错情况一一记下。这次先写下基本流程记以及问题的解决方法链接，具体细节等下次安装时，再逐步整理。
硬件：
(1) cpu: Intel(R) Core(TM) i7-4930K CPU @ 3.40GHz
(2) gpu: NVIDIA GTX 770
操作系统：
centOS 6.4
（ubunto 不知什么原因，未能安装成功）
安装步骤：
1. 安装显卡驱动
方法详见：点击打开链接
2. 安装cuda5.5
方法详见：安装cuda方法1以及安装cuda方法2
在编译cuda 下samples的过程中，可能会遇到 以下一些问题：
ld: cannot find -lglut / libX11
解决方法参见官方说明文档：点击打开链接
3. python 安装
centos 6.4 中自带python 2.6.6，不需要升级即可运行cuda-convent程序。（升级后安装其它相关组件，反而会出现问题）
4. python-devel, numpy, python-magic, python-matplotlib,atlas-devel安装
安装这些相关组件，走了不少弯路，大部分可以下命令搞定：
yum install ***
进行安装，如果使用上述命令找不到安装包，再从网上手动下载。（跟着网上一些教程，一步一步地死磕，是要吃大亏的，特别是 atlas-devel, 完全可以上述命令搞定）
5. gcc, g++升级
这步执行有没有必要，我没有验证过，我从4.4升级至4. 6方法：gcc升级方法
6. cuda-convnet 中环境设置
（1）按说明修改build.sh
（2）修改Makefile:
将：
INCLUDES := -I$(PYTHON_INCLUDE_PATH) -I$(NUMPY_INCLUDE_PATH) -I./include -I./include/common -I./include/cudaconv2 -I./include/nvmatrix
改为：
INCLUDES := -I$(PYTHON_INCLUDE_PATH) -I$(NUMPY_INCLUDE_PATH) -I$(CUDA_SDK_PATH) -I./include -I./include/common -I./include/cudaconv2 -I./include/nvmatrix
（3）修改common-gcc-cuda-5.5.mk
将其中g++4.6改为g++
7. 修改magic的相关代码
可能是旧版本的问题，py 文件中有些代码中存在magic.open()，需要改为magic.from_buffer().
经过上述配置，运行 sh build.sh，如果在./bin/linux/release/路径下生成_ConvNet.so，即表明配置成功。
如果是非root 用户，运行时还会出现：找不到libcudart.so的问题，需要设置当前用户下的LD_Library_path变量，设置方法如下：
http://www.cnblogs.com/waterlin/archive/2011/07/14/2106056.html
http://hi.baidu.com/aragon2/item/3e73e618e44e4042e75e0688
以上方法为较粗略的步骤概括，还需要在以后进行更为详细的总结。