2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置

Ubuntu 前端之家
前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置，前端之家小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

2016.06.10 update cuda 7.5 and cudnn v5

2015.10.23更新：修改了一些地方，身边很多人按这个流程安装，完全可以安装

折腾了两个星期的caffe，windows和ubuntu下都安装成功了。其中windows的安装配置参考官网推荐的那个blog，后来发现那个版本的caffe太老，和现在的不兼容，一些关键字都不一样，果断回到Linux下。这里记录一下我的安装配置流程。

电脑配置：

ubuntu 14.0464bit

8G 内存

GTX650显卡


软件版本：

CUDA 7.0

caffe 当天从github下载的版本


安装ubuntu的过程省略，建议安装后关闭自动更新，上一次安装caffe后用的很好，结果有一天晚上没关电脑，自己半夜更新了显卡驱动，然后...


caffe的安装流程主要参考这个blog，稍有改动：Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明


Caffe 安装配置步骤：


1， 安装开发所需的依赖包

[plain] view plain copy print ?
  1. sudoapt-getinstallbuild-essential#basicrequirement
  2. sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibboost-all-devlibhdf5-serial-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devprotobuf-compiler#requiredbycaffe


Before install CUDA 7.5,you need update gcc 4.8+ to gcc 4.9+

reference:update gcc/g++

2，安装CUDA 7.5

验证过程省略，按照官方文档自己操作吧（遇到问题首先要看官方文档啊，血泪教训）

安装CUDA有两种方法，

离线.run安装：从官网下载对应版本的.run安装包安装，安装过程挺复杂，尝试过几次没成功，遂放弃。

在离线.deb安装：deb安装分离线和在线，我都尝试过都安装成功了，官网下载地址


安装之前请先进行md5校验，确保下载的安装包完整

切换到下载的deb所在目录，执行下边的命令
[plain] view plain copy print ?
  1. sudodpkg-icuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
  2. sudoapt-getupdate
  3. sudoapt-getinstallcuda
然后重启电脑：sudo reboot
NOTE:装不成功卸了多来几遍，总会成的

3，安装cuDNN
下载cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz，官网申请不到，网上自己找的，就不给地址了。
[plain] view plain copy print ?
  1. tar-zxvfcudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz
  2. cdcuda
  3. sudocplib/lib*/usr/local/cuda/lib64/
  4. sudocpinclude/cudnn.h/usr/local/cuda/include/
更新软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig
4，设置环境变量
在/etc/profile中添加CUDA环境变量
sudo gedit /etc/profile
[plain] view plain copy print ?
  1. PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
  2. exportPATH
保存后,执行下列命令,使环境变量立即生效
[plain] view plain copy print ?
  1. source/etc/profile
同时需要添加lib库路径： 在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf,内容如下
[plain] view plain copy print ?
  1. /usr/local/cuda/lib64
保存后，执行下列命令使之立刻生效
[plain] view plain copy print ?
  1. sudoldconfig

5，安装CUDA SAMPLE
进入/usr/local/cuda/samples,执行下列命令来build samples
[plain] view plain copy print ?
  1. sudomakeall-j4
整个过程大概10分钟左右,全部编译完成后， 进入 samples/bin/x86_64/linux/release,运行deviceQuery
[plain] view plain copy print ?
  1. ./deviceQuery
如果出现显卡信息， 则驱动及显卡安装成功：
[plain] view plain copy print ?
  1. ./deviceQueryStarting...
  3. CUDADeviceQuery(RuntimeAPI)version(CUDARTstaticlinking)
  5. Detected1CUDACapabledevice(s)
  7. Device0:"GeForceGTX670"
  8. CUDADriverVersion/RuntimeVersion6.5/6.5
  9. CUDACapabilityMajor/Minorversionnumber:3.0
  10. Totalamountofglobalmemory:4095MBytes(4294246400bytes)
  11. (7)Multiprocessors,(192)CUDACores/MP:1344CUDACores
  12. GPUClockrate:1098MHz(1.10GHz)
  13. MemoryClockrate:3105Mhz
  14. MemoryBusWidth:256-bit
  15. L2CacheSize:524288bytes
  16. MaximumTextureDimensionSize(x,y,z)1D=(65536),2D=(65536,65536),3D=(4096,4096,4096)
  17. MaximumLayered1DTextureSize,(num)layers1D=(16384),2048layers
  18. MaximumLayered2DTextureSize,(num)layers2D=(16384,16384),2048layers
  19. Totalamountofconstantmemory:65536bytes
  20. Totalamountofsharedmemoryperblock:49152bytes
  21. Totalnumberofregistersavailableperblock:65536
  22. Warpsize:32
  23. Maximumnumberofthreadspermultiprocessor:2048
  24. Maximumnumberofthreadsperblock:1024
  25. Maxdimensionsizeofathreadblock(x,z):(1024,1024,64)
  26. Maxdimensionsizeofagridsize(x,z):(2147483647,65535,65535)
  27. Maximummemorypitch:2147483647bytes
  28. Texturealignment:512bytes
  29. Concurrentcopyandkernelexecution:Yeswith1copyengine(s)
  30. Runtimelimitonkernels:Yes
  31. IntegratedGPUsharingHostMemory:No
  32. Supporthostpage-lockedmemorymapping:Yes
  33. AlignmentrequirementforSurfaces:Yes
  34. DevicehasECCsupport:Disabled
  35. DevicesupportsUnifiedAddressing(UVA):Yes
  36. DevicePCIBusID/PCIlocationID:1/0
  37. ComputeMode:
  38. <Default(multiplehostthreadscanuse::cudaSetDevice()withdevicesimultaneously)>
  40. deviceQuery,CUDADriver=CUDART,CUDADriverVersion=6.5,CUDARuntimeVersion=6.5,NumDevs=1,Device0=GeForceGTX670
  41. Result=PASS
NOTE:上边的显卡信息是从别的地方拷过来的，我的GTX650显卡不是这些信息，如果没有这些信息，那肯定是安装不成功，找原因吧！

6，安装Intel MKL 或Atlas
我没有MKL，装的Atlas
安装命令：
[plain] view plain copy print ?
  1. sudoapt-getinstalllibatlas-base-dev

7，安装OpenCV
我安装的是2.4.10
1）下载 安装脚本
2）进入目录 Install-OpenCV/Ubuntu/2.4
3）执行脚本
[plain] view plain copy print ?
  1. sudosh./opencv2_4_10.sh

8，安装Caffe所需要的Python环境
按caffe官网的推荐使用Anaconda
去Anaconda官网下载安装包
切换到文件所在目录，执行
[plain] view plain copy print ?
  1. bashAnaconda-2.3.0-Linux-x86_64.s<em>h</em>
NOTE:后边的文件名按自己下的版本号更改，整个安装过程请选择默认

8.1，添加Anaconda Library Path
在/etc/ld.so.conf最后加入以下路径，并没有出现重启不能进入界面的问题( NOTE:下边的username要替换)
[plain] view plain copy print ?
  1. /home/username/anaconda/lib
在~/.bashrc最后添加下边路径
[plain] view plain copy print ?
  1. exportLD_LIBRARY_PATH="/home/username/anaconda/lib:$LD_LIBRARY_PATH"



9，安装python依赖库
去caffe的github下载caffe源码包
进入caffe-master下的python目录
执行如下命令
[plain] view plain copy print ?
  1. forreqin$(catrequirements.txt);dopipinstall$req;done

10，编译Caffe
终于来到这里了
进入caffe-master目录，复制一份Makefile.config.examples
[plain] view plain copy print ?
  1. cpMakefile.config.exampleMakefile.config
修改其中的一些路径，如果前边和我说的一致，都选默认路径的话，那么配置文件应该张这个样子
[plain] view plain copy print ?
  1. ##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
  2. #Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!
  4. #cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).
  5. USE_CUDNN:=1
  7. #cpu-onlyswitch(uncommenttobuildwithoutGPUsupport).
  8. #cpu_ONLY:=1
  10. #Tocustomizeyourchoiceofcompiler,uncommentandsetthefollowing.
  11. #N.B.thedefaultforLinuxisg++andthedefaultforOSXisclang++
  12. #CUSTOM_CXX:=g++
  14. #CUDAdirectorycontainsbin/andlib/directoriesthatweneed.
  15. CUDA_DIR:=/usr/local/cuda
  16. #OnUbuntu14.04,ifcudatoolsareinstalledvia
  17. #"sudoapt-getinstallnvidia-cuda-toolkit"thenusethisinstead:
  18. #CUDA_DIR:=/usr
  20. #CUDAarchitecturesetting:goingwithallofthem.
  21. #ForCUDA<6.0,commentthe*_50linesforcompatibility.
  22. CUDA_ARCH:=-gencodearch=compute_20,code=sm_20\
  23. -gencodearch=compute_20,code=sm_21\
  24. -gencodearch=compute_30,code=sm_30\
  25. -gencodearch=compute_35,code=sm_35\
  26. -gencodearch=compute_50,code=sm_50\
  27. -gencodearch=compute_50,code=compute_50
  29. #BLASchoice:
  30. #atlasforATLAS(default)
  31. #mklforMKL
  32. #openforOpenBlas
  33. BLAS:=atlas
  34. #Custom(MKL/ATLAS/OpenBLAS)includeandlibdirectories.
  35. #LeavecommentedtoacceptthedefaultsforyourchoiceofBLAS
  36. #(whichshouldwork)!
  37. #BLAS_INCLUDE:=/path/to/your/blas
  38. #BLAS_LIB:=/path/to/your/blas
  40. #Homebrewputsopenblasinadirectorythatisnotonthestandardsearchpath
  41. #BLAS_INCLUDE:=$(shellbrew--prefixopenblas)/include
  42. #BLAS_LIB:=$(shellbrew--prefixopenblas)/lib
  44. #Thisisrequiredonlyifyouwillcompilethematlabinterface.
  45. #MATLABdirectoryshouldcontainthemexbinaryin/bin.
  46. #MATLAB_DIR:=/usr/local
  47. #MATLAB_DIR:=/Applications/MATLAB_R2012b.app
  49. #NOTE:thisisrequiredonlyifyouwillcompilethepythoninterface.
  50. #WeneedtobeabletofindPython.handnumpy/arrayobject.h.
  51. #PYTHON_INCLUDE:=/usr/include/python2.7\
  52. /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
  53. #AnacondaPythondistributionisquitepopular.Includepath:
  54. #Verifyanacondalocation,sometimesit'sinroot.
  55. ANACONDA_HOME:=$(HOME)/anaconda
  56. PYTHON_INCLUDE:=$(ANACONDA_HOME)/include\
  57. $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7\
  58. $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include\
  60. #WeneedtobeabletofindlibpythonX.X.soor.dylib.
  61. #PYTHON_LIB:=/usr/lib
  62. PYTHON_LIB:=$(ANACONDA_HOME)/lib
  64. #Homebrewinstallsnumpyinanonstandardpath(kegonly)
  65. #PYTHON_INCLUDE+=$(dir$(shellpython-c'importnumpy.core;print(numpy.core.__file__)'))/include
  66. #PYTHON_LIB+=$(shellbrew--prefixnumpy)/lib
  68. #UncommenttosupportlayerswritteninPython(willlinkagainstPythonlibs)
  69. #WITH_PYTHON_LAYER:=1
  71. #Whateverelseyoufindyouneedgoeshere.
  72. INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUDE)/usr/local/include
  73. LIBRARY_DIRS:=$(PYTHON_LIB)/usr/local/lib/usr/lib
  75. #IfHomebrewisinstalledatanonstandardlocation(forexampleyourhomedirectory)andyouuseitforgeneraldependencies
  76. #INCLUDE_DIRS+=$(shellbrew--prefix)/include
  77. #LIBRARY_DIRS+=$(shellbrew--prefix)/lib
  79. #Uncommenttouse`pkg-config`tospecifyOpenCVlibrarypaths.
  80. #(Usuallynotnecessary--OpenCVlibrariesarenormallyinstalledinoneoftheabove$LIBRARY_DIRS.)
  81. #USE_PKG_CONFIG:=1
  83. BUILD_DIR:=build
  84. DISTRIBUTE_DIR:=distribute
  86. #Uncommentfordebugging.DoesnotworkonOSXduetohttps://github.com/BVLC/caffe/issues/171
  87. #DEBUG:=1
  89. #TheIDoftheGPUthat'makeruntest'willusetorununittests.
  90. TEST_GPUID:=0
  92. #enableprettybuild(commenttoseefullcommands)
  93. Q?=@

保存退出
编译
[plain] view plain copy print ?
  1. makeall-j4
  2. maketest
  3. makeruntest

11，编译Python wrapper

[plain] view plain copy print ?
  1. makepycaffe
到这里就基本结束了，跑个自带的例子测试一下吧！ NOTE:以上是我在自己PC上的安装步骤，因软件版本不同，硬件环境不同，按照以上方式可能出现错误，请耐心查找错误，欢迎留言 原文链接：https://www.f2er.com/ubuntu/351781.html

猜你在找的Ubuntu相关文章

学linux,从Ubuntu开始
1.安装过程出现0x00000000指令引用的0x00000000内存该内存不能为written 如果你安装的是in...
ubuntu16.04获取root权限并用root用户登录
写在全面：如果根据以下教程涉及到只读文件需要更改文件权限才能需修改文件内容，参考我的...
ubuntu18.04获取root权限并用root用户登录
写在前面：以下步骤中需要在终端输入命令，电脑端查看博客的朋友可以直接复制粘贴到终端，...
ubuntu16.04和18.04更换国内源
ubuntu16.04和18.04更换国内源 写在前面：安装好ubuntu双系统后，默认的软件更新源是国外的...
ubuntu双系统启动时卡死解决办法
ubuntu双系统启动时卡死解决办法（在ubuntu16.04和18.04测试无误） 问题描述： 在安装完ub...
Ubuntu安装ssh
Ubuntu报“xxx is not in the sudoers file.This incident will be reported” 错误解决方法
ubuntu-make | Ubuntu Linux一键安装开发环境
-- 作者 谢恩铭 转载请注明出处 内容简介 什么是ubuntu-make 安装最新版ubuntu-make 用ubu...
Ubuntu 17.04（Zesty Zapus）正式发布，可以下载使用了
今天，2017 年 4 月 13 日，Canonical 官方发布了 Ubuntu 17.04（Zesty Zapus）的最终版。...
Ubuntu 为钱而放弃 Unity ？ Linux 社区的反应
（点击上方公众号，可快速关注） 编译：伯乐在线/黄小非 如有好文章投稿，请点击 → 这里...
LinuxWindowsCentOSUbuntuNginxWebServiceScalaMemcacheApacheRedisDockerBashAzureTomcatLNMPShell数据结构服务器运维网络安全
xebugnodemondocker-copydcoselasticsearcwindows-contdocker-windodocker-awsamazon-cloudenvoyproxyhashicorp-vaswisscomdevkafka-pythonzscalerphoton-osdocker-swarmkamongoogle-cloudconcoursewso2-ampersistent-vapi-managerprocess-manamanjarojenkins-workhypriotremoteapikeystonejsbitcoindbitcoin-test