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。

@H_404_1@2016.06.10 update cuda 7.5 and cudnn v5

@H_404_1@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


@H_404_1@Before install CUDA 7.5,you need update gcc 4.8+ to gcc 4.9+

@H_404_1@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


@H_404_1@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

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