Ubuntu14.04使用中的一些问题及解决方法

1.内核出现问题时解决方法

该问题困扰我很久，因为dpkg时程序安装命令，该命令出问题导致新的软件不能安装，非常烦，查了很多资料，终于找到解决方法。

错误提示： dpkg:在处理时有错误发生： linux-image-extra-3.19.0-28-generic

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 linux-image-3.19.0-28-generic

解决思路：将dpkg包中的信息先备份，在新的info信息复制到文件夹中更新内核

sudo mv /var/lib/dpkg/info /var/lib/dpkg/info_old    　　//现将info文件夹更名
sudo mkdir /var/lib/dpkg/info   　　　　　　　　　　　　　　//再新建一个新的info文件夹
sudo apt-get update　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 //更新源
sudo apt-get -f install 　　　　　　　　　 　　　　　　　　　
sudo mv /var/lib/dpkg/info/* /var/lib/dpkg/info_old  　　//将info中文件全部移到info_old文件夹下
sudo rm -rf /var/lib/dpkg/info 　　　　　　　　　　　　　　　//把自己新建的info文件夹删掉
sudo mv /var/lib/dpkg/info_old /var/lib/dpkg/info 　　　　//把以前的info文件夹重新改回名字

通过上述命令可以解决内核移除失败，更新问题。

2.Ubuntu14.04 无法识别硬盘exfat分区

为什么使用exfat格式呢？主要有以下两种原因：

1、三大主流操作系统（Linux、Mac、Windows）都支持exfat格式。

2、exfat支持大于4G的文件。

在ubuntu下，由于版权的原因（据说），默认不支持exfat格式的u盘，不过可以很方便就能添加对exfat的支持：

1、对于ubuntu 14.04版本，直接运行下面的命令就可以了：　　

sudo apt-get install exfat-utils

安装完之后重启生效。（如果不重启不行，则重启）

3.设置PYTHON路径方法

export PYTHONPATH=/home/username/caffe/python

查看路径

echo $PYTHONPATH

4.Ubuntu不能对exfat以及ntfs等格式磁盘写入文件

问题描述：the disk for the xx is not ready yet or not present

　　　　　acpi pcc probe Failed

解决方式：

sudo su #获取root权限
mount -o remount,rw /
dpkg --configure -a

5.caffe的python接口配置问题

在使用make pycaffe -j8命令完成caffe的python接口生成之后，还需要将python接口的路径进行设置。

路径设置一般有两种方式（具体方法百度），为方便使用，这里设置为永久路径。

使用命令

gedit ~/.bashrc

来对路径进行设置，在文件最后一行加入路径：

export PYTHONPATH=/home/startag/caffe/python/:/home/startag/caffe/python/caffe/

注销或者重启，路径生效。

import caffe时错误提示

1. 错误提示：ImportError: No module named skimage.io

解决方法：

直接使用终端安装：

pip install -U scikit-image

如果提示不识别 pip 命令，在Ubuntu14.04（64bit）下，使用下面命令安装pip包管理软件，也可以使用新立得软件包搜索“scikit-image”安装。

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py  --no-check-certificate
sudo python get-pip.py

问题：

ImportError: No module named google.protobuf.internal

提示错误可使用新立得软件包搜索“python-protobuf”安装。

然后使用import caffe测试接口是否调试成功。

问题：

from google.protobuf import symbol_database as _symbol_database
ImportError: cannot import name symbol_database

解决方法：

sudo pip install --upgrade protobuf

6. caffe中的python接口和matlab接口配置及常见问题汇总：

在配置好了caffe环境之后，我们需要使用到caffe中的接口。caffe的接口分为3种，cmd接口，matlab接口和python接口。

cmd接口在使用make all -j8过程中已经生成，位置在tools里面。而matlab接口特别是python接口需要配置，期间还会遇到各种各样的问题。

在对caffe的matlab和python接口进行编译时可能会遇到g++版本过高问题，解决方法：Caffe使用：安装gcc4.7和g++4.7。

在make pycaffe之后，需要使用make dist来将生成的python文件进行整理并设置caffe路径。

在～/.bashrc文件中加入路径：（问题：ImportError: libcaffe.so: cannot open shared object file: No such file or directory解决方法）

#多个路径使用：分割开
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/mkl/lib/intel64:/usr/local/cuda/lib64:/home/startag/caffe/distribute/lib export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 export PYTHONPATH=/home/startag/caffe/distribute/python:$PYTHONPATH

python接口配置按照caffe官网interface中步骤进行，在～/.bashrc文件中写入PYTHONPATH路径，具体见官网。

遇见的问题解决方法：方法1

**建议：在使用caffe时候，确定一个版本，然后把路径写入～/.bashrc 文件中。当然，也可以使用多个版本，不过需要把每一个版本的路径都要加入到～/.bashrc文件中，比较麻烦，如果自己需要使用caffe，使用软连接方法建立与caffe的软连接。

方法：

ln -s caffe-root 目标文件夹

构建fast-rcnn时提示：OpenCV - cannot find module cv2

解决方法

&. 使用draw_net.py绘制网络结构方法：

使用draw_net.py绘制网络结构时提示错误信息：

permission denied:

解决方法：让该文件具有系统权限

chmod u+x ./python/draw_net.py

出现下面错误时说明系统已经严重损坏，不保证可以完全修复

1.误将cuda卸载之后，cuda-driver包损坏时的解决方案：

使用 aptitude进行安装（这个经测试不好用，这样安装可能是非官方驱动）

301

Install aptitude

sudo apt-get install aptitude

301

Install main package

sudo aptitude install cuda

2. caffe中安装build-essential提示包损坏解决方法

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential -f

当因安装版本问题出现错误时，如本来应该在Ubuntu14.04上安装cuda7.0，但是错误的在Ubuntu15.04上安装（应该安装对应的7.5），提示一下错误时：

dpkg: error processing archive  (--install):cuda-repo-ubuntu1504_7.5-18_amd64.deb
trying to overwrite '/etc/apt/sources.list.d/cuda.list',which is also in package cuda-repo-ubuntu1404_7.0-18_amd64.deb

解决方案：

sudo dpkg -i --force-overwrite cuda-repo-ubuntu1504_7.5-18_amd64.deb

问题1：

Error: 'make all' 'make test' .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imread(cv::String const&,int)' 
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imencode(cv::String const&,cv::_InputArray const&,std::vector >&,std::vector > const&)'

原因：caffe代码中并没有build文件夹，需要新建build文件夹之后再进行编译：

cd caffe-master　　#打开caffe所在文件夹
cp Makefile.config.example Makefile.config  #change setting in Makefile.config make all -j8　　#在build文件夹下进行编译
maketest-j8 
makeruntest -j8　　#使用cpu多核同时进行编译

问题2：

CMake Error at cuda_compile_generated_lrn_layer.cu.o.cmake:206 (message)

在成功安装cuda之后，由于路径设置问题，或者路径冲突会产生以下错误，解决方法：

1.在caffe文件夹下，通过下面该命令查看配置路径：

sudo find / -name nvcc

2.通过下面命令查看是否cuda路径冲突：

$PATH

如果显示结果有两个cuda环境变量，那么需要移除旧的路径，更新PATH。

3.重新设置cuda环境变量

在/etc/profile中添加CUDA环境变量　　

PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
export PATH

然后注销或重启（因为注销或重启之后PATH会从 ~/.bash_profile文件中重新读取）

问题3：pycaffe编译过程中的问题

错误信息：touch python/caffe/proto/__init__.py
　　　　　CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp
　　　　　PROTOC (python) src/caffe/proto/caffe.proto
　　　　 python/caffe/_caffe.cpp:1:52: fatal error: Python.h: No such file or directory
　　　　　 #include <Python.h> // NOLINT(build/include_alpha)
　　　　　compilation terminated.
　　　　　make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1

因为我的python环境安装的是spyder，而不是Anaconda，因此在makefile.config里面需要对路径进行设置

# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location,sometimes it's in root.
# ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda
# PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
        # $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
        # $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
PYTHON_LIB := /usr/lib
# PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib

Python.h can runningsudo find / -name 'Python.h' to find the path.

Ubuntu14.04使用中的一些问题及解决方法

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