搞了一段时间的Caffe，一直用的是Python接口，做可视化和训练都可以写成脚本来使用，偶然听人说可以使用Digits来调用Caffe的图形界面，一开始我是拒绝的，觉得使用终端调用Caffe显得我比较牛X。无奈技术总是要更新，就尝试安装了一下，结果发现网上的攻略已经过时了，NVIDIA处理了部分资源的下载，安装时会有404错误。于是查看官网最新攻略，给大家参考一下。
官网攻略地址：https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-4.0/docs/UbuntuInstall.md
1.确定你是Ubuntu系统（最好是Ubuntu14.04），并配置成功了CUDA和Caffe
2.打开终端，切换到一个可以暂时存储下载包的目录，比如/disk
cd /disk
3.获取Root权限
sudo -s
获取权限之后的操作是不可逆的，不需要再输入密码，操作要小心。
4.获取CUDA包
# Access to CUDA packages
CUDA_REPO_PKG=cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/${CUDA_REPO_PKG} -O /tmp/${CUDA_REPO_PKG}
sudo dpkg -i /tmp/${CUDA_REPO_PKG}
rm -f /tmp/${CUDA_REPO_PKG}
5.获取机器学习包
# Access to Machine Learning packages
ML_REPO_PKG=nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1404_4.0-2_amd64.deb
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1404/x86_64/${ML_REPO_PKG} -O /tmp/${ML_REPO_PKG}
sudo dpkg -i /tmp/${ML_REPO_PKG}
rm -f /tmp/${ML_REPO_PKG}
6.获取安装源
# Download new list of packages
sudo apt-get update
7.开始安装Digits
sudo apt-get install digits
8.启动Digits试试
直接打开浏览器，输入IP地址：http://localhost/
Digits的安装目录为：/usr/share/digits
无语的是，Digits是使用启用服务器的方式，通过浏览器就可以使用。这就是说，只要有一台配置好Digits的机器A，开机后连上网，整个局域网之内的机器都可以使用浏览器调用Digits和Caffe。不论windows还是Linux，不论配置如何，都可以使用机器A来训练自己的网络，只是在输入IP地址时把localhost改成机器A的IP地址即可（Ubuntu终端输入ifconfig -a查看IP地址，使用"eth0"那一栏的地址）。好一个跨平台。NVIDIA为了卖板子真是不遗余力，连这种逆天软件都开发。