Ubuntu14.04 安装CUDA7.5 + Caffe + cuDNN

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了Ubuntu14.04 安装CUDA7.5 + Caffe + cuDNN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。

1 主要修改于http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50961542 感谢博主的分享,结合自己的安装经历,在原作者的基础上进行补充如下:

2 准备工作

安装一些基本依赖项:

 
 
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$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler $ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev $ sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev $ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

安装NVIDIA显卡驱动,我是先卸载已有版本,再安装,卸载方法

  
  
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    sudo apt-get remove --purge nvidia*$ sudo service lightdm stop

    重启后登录时,可能会循环出现填写登录密码,不能进入系统的情况,按Ctrl+Alt+F1登录,安装显卡驱动:

      
      
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    $ sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install nvidia-375sudo service lightdm start
      
      
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  • (系统启动后,不要登录进入桌面,直接按Ctrl+Alt+F1,如果你玩过云服务器,应该很熟悉,接着输入系统用户名登录密码,输入上述的指令,回到图形界面的方法是按Ctrl+Alt+F7,记住这个操作,14.04版本出现输入密码不能进入桌面的情况比较常见,我安装搜狗拼音都出现了……)

    3 CUDA

    网上很多安装6.x,7.0版本的方法非常繁琐,个人选用了相对简单的安装方法

    首先在官网上下载安装文件链接前文已经提供):

    我下载的是deb本地安装文件,下载完成后,按照文档提示的命令安装:

      
      
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  • $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu140475-local_7.518_amd64.deb $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda

    下载了下方的Installation Guide forLinux,里面有关于环境变量的设置方法

      
      
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    $ export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH $ export LD_LIBRARY_PATH=/cuda-7.5/lib64$LD_LIBRARY_PATH

    其他安装文件的配置方式,文档里也都有。

    4 Caffe

    下载caffe:

      
      
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  • $ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

    如果你没安装Git,请阅读博客Ubuntu Git安装与使用

    然后编译caffe:

     
     
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    $ cd ~/caffe $ sudo cp Makefile.config.example Makefile.config $ make all注意事项:如果出现这样的错误: 下列软件包有未满足的依赖关系: unity-control-center : 依赖: libcheese-gtk23 (>= 3.4.0) 但是它将不会被安装 依赖: libcheese7 (>= 3.0.1) 但是它将不会被安装 E: 错误,pkgProblemResolver::Resolve 发生故障,这可能是有软件包被要求保持现状的缘故。 则执行: sudo aptitude full-upgrade sudo apt-get install unity-desktop 如果在编译的过程中出现这样的问题: nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_60' 需要手动修改caffe主目录下的Makefile.config文件 CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \ -gencode arch=compute_50,code=compute_50 \ -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \ #-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \ #-gencode arch=compute_61,code=sm_61 我这里面把下面两行注释掉,再编译,就能通过了,这个可能和自己所用的哪款显卡有关系。 #-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \ #-gencode arch=compute_61,code=sm_61 当caffe编译完成以后,在调用GPU执行程序时,可能会遇到这样的问题:当libcudart.so.7.5存在,但是还是报错的情况下,需要设置一下链接,按照下面的方法设置即可: 在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf,内容如下 /usr/local/cuda-6.5/lib64 执行下列命令使之立刻生效 sudo ldconfig原作者在下面也有这样类似的解决方法,可以参考。

    有些教程也配置OpenCV方法可以阅读博客Ubuntu 配置OpenCV

    配置OpenCV,请阅读:Ubuntu 15.10 OpenCV 3.1 Installation Guide(原贴已删)

    配置OpenCV,请阅读:OpenCV 3.1 Installation in Linux

    5 cuDNN

    cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库(下载链接,前文已提供)。

    本人的下载文件是:cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz

    在终端中切换到文件所在文件夹,输入下面指令:

      
      
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    $ sudo tar xvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz $ cd cuda/include $ sudo cp *.h /usr/local/include/ $ cd ../lib64 $ sudo cp lib* /usr/local/lib/ $ cd /usr/local/lib $ sudo chmod +r libcudnn.so.4.0.7$ sudo ln -sf libcudnn.so.4.0.7 libcudnn.so.4$ sudo ln -sf libcudnn.so.4 libcudnn.so$ sudo ldconfig

    (我安装的是libcudnn.so.4.0.7,跟上面的例子对应就好)
    然后切换到caffe根目录下,将Makefile.config中的USE_CUDNN行前的#去掉:

      
      
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  • $ cd ~/caffe $ sudo vi Makefile.config

    保存后重新编译:

      
      
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  • $ sudo make clean $ sudo make all $ sudo make test $ sudo make runtest

    本人编译的时候最后一步的时候,出现这样的错误

      
      
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  • libcudart.so.7.5 cannot open shared object file: No such file or directory

    网上有一堆介绍,怎么设置环境变量的(我们分明已经设置过了),可以这样检查是否已经添加环境变量:

    echo $PATH
    $  可以看到,环境变量已经添加好。

    解决方法是这样,将一些文件复制到/usr/local/lib文件夹下:

      
      
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  • $ sudo cp /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcudart.so.5 /usr/local/lib/libcudart.5 && sudo ldconfig $ sudo 7.5/lib64/libcublas.5 /usr/local/lib/libcublas7.5/lib64/libcurand.5 /usr/local/lib/libcurand.5 && sudo ldconfig

    再次,尝试sudo make runtest命令,出现如下:

    至此,caffe安装完成。

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