在Ubuntu 14.04操作系统中配置Theano以利用GPU进行深度学习是一个技术性较强的步骤，涉及到多个组件的安装和设置。以下是一份详细的指南，帮助你理解并完成这一过程。
确保你的计算机拥有NVIDIA GPU，并且已经安装了最新的驱动程序。在Ubuntu上，你可以通过`Additional Drivers`应用来查找并安装合适的NVIDIA驱动。通常，你应该选择"Using NVIDIA binary driver - version 340 or later (proprietary, tested)"。
接下来，为了在Theano中使用GPU，你需要安装CUDA工具包。CUDA是NVIDIA提供的用于加速计算的平台，它包含了库、开发工具以及驱动程序。你可以从NVIDIA官方网站下载适合Ubuntu 14.04的CUDA版本。安装CUDA时，遵循官方的安装指南，注意添加环境变量到你的`.bashrc`文件中，以便系统能找到CUDA路径。
安装完CUDA后，你需要安装CuDNN（CUDA Deep Neural Network），这是一个针对深度神经网络的库，能够显著提升GPU的计算性能。同样，CuDNN可以从NVIDIA的开发者网站下载。安装CuDNN时，解压下载的文件，然后将头文件和库文件复制到CUDA的相应目录。
现在，你必须安装必要的Python库。Ubuntu 14.04可能自带较旧版本的Python，建议使用Anaconda来管理Python环境，它提供了最新版本的Python和许多科学计算库。通过Anaconda，你可以创建一个独立的环境，只用于深度学习，避免与其他项目冲突。使用以下命令创建并激活新环境：
```bash
conda create -n dl python=3.x
source activate dl
```
在新环境中，安装Theano和TensorFlow等依赖库：
```bash
pip install --upgrade numpy scipy theano
```
配置Theano以使用GPU。在你的`.theanorc`配置文件（如果不存在则创建）中，添加以下内容：
```
[global]
device = gpu
floatX = float32
[nvcc]
fastmath = True
```
验证GPU配置是否成功。在Python环境中，运行以下代码：
```python
import theano
from theano import function, config, shared, tensor
import numpy as np
v = shared(np.asarray([1., 2., 3., 4.], dtype=config.floatX))
f = function([], v)
print(f())
```
如果一切顺利，你应该能看到与输入数组相同的输出，这表明Theano已成功配置为使用GPU。
在Ubuntu 14.04上配置Theano进行GPU计算的过程可能相对复杂，但遵循上述步骤，可以避免很多常见问题。记住，确保每个步骤都正确无误，特别是驱动和库的安装，这是成功的关键。同时，保持耐心，因为有时可能会遇到一些小问题，但这并不意味着你无法解决。祝你好运！
