Caffe的安装：ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0

主要参考这片文章ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装、测试经历

一、首先安装nvidia显卡驱动

安装nvidia驱动，终端输入

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

回车后继续

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install nvidia-367
$ sudo apt-get install mesa-common-dev
$ sudo apt-get install freeglut3-dev

之后重启系统让GTX1060显卡驱动生效

测试

终端输入

$ nvidia-smi

显示效果如下图表示安装成功

一、cuda安装

下载cuda_8.0.27_linux.run，我在别人给的百度网盘提前下载好，链接：https://pan.baidu.com/s/1i515khB#list/path=%2F

拷到ubuntu的下载目录下

安装cuda8.0

终端输入

$ cd 下载/
$ sh cuda_8.0.27_linux.run --override

启动安装程序，一直按空格到最后，输入accept接受条款

让你选择是否安装nvidia361驱动时，一定要选择否：输入n，因为之前已经安装过了

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?

输入n不安装nvidia图像驱动，之前已经安装过了
输入y安装cuda 8.0工具
回车确认cuda默认安装路径：/usr/local/cuda-8.0
输入y用sudo权限运行安装，输入密码
输入y或者n安装或者不安装指向/usr/local/cuda的符号链接
输入y安装CUDA 8.0 Samples，以便后面测试
回车确认CUDA 8.0 Samples默认安装路径：/home/yangxing（yangxing是我的用户名），该安装路径测试完可以删除
安装完显示如下图

此处我没安装cudnn5.1，有了它加速更快，没有也行。

设置环境变量，终端输入

$ sudo gedit /etc/profile

在末尾加入
PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export PATH
保存后，创建链接文件

$ udo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

按a进入插入模式，增加下面一行
/usr/local/cuda/lib64
按esc退出插入模式，按:wq保存退出
最后在终端输入

$ sudo ldconfig使链接生效,

#执行sudo ldconfig时，报错如下：

出现的问题

/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接

/sbin/ldconfig.real: /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接

原因：

系统找的是一个符号连接，而不是一个文件。

解决方法：

$ sudo mv /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org

$ sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org

sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1

sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1

再次在终端输入

$ sudo ldconfig#使链接生效

cuda Samples测试

00001.

打开CUDA 8.0 Samples默认安装路径，终端输入

$ cd /home/yangxing/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples（yangxing是我的用户名）
$ sudo make all -j4（4核）

出现“unsupported GNU version! gcc versions later than 5.3 are not supported!”的错误，这是由于GCC版本过高，在终端输入

$ cd /usr/local/cuda-8.0/include
$ sudo cp host_config.h host_config.h.bak
$ sudo gedit host_config.h

ctrl+f寻找有“5.3”的地方，只有一处，如下
# if __GNUC__ > 5 || (__GNUC__ == 5 && __GNUC_MINOR__ > 3)
#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5.3 are not supported!
将两个5改成6，即
#if __GNUC__ > 6 || (__GNUC__ == 6 && __GNUC_MINOR__ > 3)
保存退出，继续在终端输入

$ cd /home/yangxing/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples（yangxing是我的用户名）
$sudo make all -j4（4核）

完成后继续向终端输入

$ cd bin/x86_64/linux/release
$./deviceQuery

完成之后出现如下图所示，表示成功安装cuda

之后的安装参考caffe，一些依赖库

编译caffe（暂不对matlab说明，配置文件参考之前的）

00001.

终端输入
cd /home/yangxing/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
gedit Makefile.config

②INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include后面打上一个空格 然后添加/usr/include/hdf5/serial如果没有这一句可能会报一个找不到hdf5.h的错误

终端输入
make all -j16

make过程中出现找不到lhdf5_hl和lhdf5的错误

$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu

$ sudo ln libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so

$ sudo ln libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so

然后继续输入

$ sudo ldconfig使链接生效

在原终端/workspace/caffe-master中，清除，再编译

$ make clean

$ make all -j16

$ make test -j16

$ make runtest -j16

$ make pycaffe -j16

$ cd /home/yangxing/workspace/caffe-master/python

$ python

>>>import caffe #不出错，表明编译成功

Mnist测试

00001.

下载mnist数据集，终端输入

$ cd /home/yangxing/caffe-master/data/mnist/
$ ./get_mnist.sh获取mnist数据集

在/home/yangxing/caffe/data/mnist/目录下会多出训练集图片、训练集标签、测试集图片和测试集标签等4个文件

00002.

00003.

mnist数据格式转换，终端输入

$ cd /home/yangxing/caffe/
$ ./examples/mnist/create_mnist.sh

必须要在第一行之后运行第二行，即必须要在caffe根目录下运行create_mnist.sh
此时在/caffe/examples/mnist/目录下生成mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb两个LMDB格式的训练集和测试集

00004.

00005.

LeNet-5模型描述在/caffe/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt

00006.

00007.

Solver配置文件在/caffe/examples/mnist/lenet_solver.prototxt

00008.

00009.

训练mnist，执行文件在/caffe/examples/mnist/train_lenet.sh
终端输入

$ cd /home/yangxing/caffe/
$ ./examples/mnist/train_lenet.sh

测试结果如下