Ubuntu16.04+CUDA8.0+cudnn7.5+Caffe安装过程
一般这样标题的博客第一段都会有一段吐苦水的话,哈哈...我在此就按住不表了,总结起来就是:在污邦兔下面安装深度学习的平台光有经验有时候是不够的,还要有好人品Orz...
友情提示:如果出现不存在该文件或找不到文件的情况,很可能是因为终端定位的目录错误了,这是新手经常会遇到的问题。
1. 主要用到的软件列表:
注:具体版本由自己电脑决定,官网下载超链接。
Ubuntu-16.04.1-desktop-amd64(64位ubuntu)
cudnn-7.5-linux-x64-v5.1.tgz(需要注册才能下载,现在审核时间很短,填个问卷就能下载了)
caffe-master (也可以在线下载 )
2. CPU版Caffe
直入正题,因为先前只需要安装CPU版的caffe,所以实现起来不是很难,参照这篇博客,基本能够实现,至于他最后训练手写字体mnist数据库失败的原因是因为没有修改example/mnist文件夹中的运行配置文件,即将默认的GPU运行模式改成CPU。
3. GPU版本安装及配置
3.1 安装一些基本依赖库
- sudoapt-getinstallbuild-essential
- sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibboost-all-devlibhdf5-serial-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devprotobuf-compiler
3.2 更新gcc和g++
因为我用的都是比较新的软件版本,为避免与编译器版本不兼容问题(我安装过程中确实因为出现这个问题走了一些弯路),我将ubuntu自带的gcc/g++-4.9升级到了gcc/g++-5,具体步骤如下:
下载安装gcc/g++-5
- sudoadd-apt-repositoryppa:ubuntu-toolchain-r/test
- sudoapt-getupdate
- sudoapt-getinstallgcc-5
- sudoapt-getinstallg++-5
- sudosu
- cd../../usr/bin
- ln-s/usr/bin/g++-5/usr/bin/g++-f
- ln-s/usr/bin/gcc-5/usr/bin/gcc-f
这样,gcc就默认成gcc-5,g++也默认成g++-5了。
3.3 安装CUDA8.0
我采用的是离线.deb安装方法,按自己的电脑和软件的情况,去官网下载dbe包,大概1.8G。然后在它存放的目录打开终端,执行下面的命令安装:
- sudodpkg-icuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb#自己的.deb包名
- sudoapt-getupdate
- sudoapt-getinstallcuda
3.4 安装cudnn7.5
将上面提到的cudnn安装包下载好解压,进入解压后的文件,在终端执行下面的指令安装:
- cdcuda
- sudocplib64/lib*/usr/local/cuda/lib64/
- sudocpinclude/cudnn.h/usr/local/cuda/include/
- cd/usr/local/cuda/lib64/
- sudochmod+rlibcudnn.so.5.1.3#自己查看.so的版本
- sudoln-sflibcudnn.so.5.1.3libcudnn.so.5
- sudoln-sflibcudnn.so.5libcudnn.so
- sudoldconfig
3.5 添加环境变量
编辑计算机文件夹下的/etc/profile,加入CUDA环境变量(下面的2,3句),保存。
- sudogedit/etc/profile
- PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
- exportPATH
- source/etc/profile
- sudogeditcuda.conf
- /usr/local/cuda/lib64
- sudoldconfig
3.6 Build CUDA Sample
进入usr/local/cuda/samples,然后build samples,命令如下:
- sudomakeall-j8
- ./deviceQuery
安装命令如下:
做机器视觉会比较多地用到Opencv这个强大的工具,下载Opencv安装包,解压后进入目录Install-OpenCv/Ubuntu/2.4,然后执行安装文件:
- shsudo./opencv2_4_10.sh
6 配置Python环境
下载caffe-master包,第1节有gitbub下载链接,下载之后,解压,打开Makefile文件,修改下面的两个地方:
- INCLUDE_DIRS+=$(BUILD_INCLUDE_DIR)./src./include
- INCLUDE_DIRS+=$(BUILD_INCLUDE_DIR)./src./include/usr/include/hdf5/serial
- LIBRARIES+=gloggflagsprotobufboost_systemboost_filesystemmhdf5_hlhdf5
- LIBRARIES+=gloggflagsprotobufboost_systemboost_filesystemmhdf5_serial_hlhdf5_serial
- sudoapt-getinstallpython-pippython-devbuild-essential
- sudopipinstall--upgradepip
- sudopipinstall-rpython/requirements.txt
7 安装ipython notebook
notebook是很方便的python编译和运行工具,值得拥有 ,随便在哪个终端执行下面命令。
- sudoapt-getinstallipython-notebookpython-sympy
- sudopipinstalljupyter
- mkdirnotebook
- cdnotebook
- ipythonnotebook
8 编译Caffe
进入caffe-master文件夹,复制配置文件,留一个备份:
- cpMakefile.config.exampleMakefile.config
- USE_CUDNN:=1
- USE_OPENCV:=1
- USE_LMDB:=1
- WITH_PYTHON_LAYER:=1
- CUSTOM_CXX:=g++
然后编译下面4个命令:
- makeall-j8
- makepycaffe-j8
- maketest-j8
- makeruntest-j8
如果没有报错,那基本上就安装成功啦!
- ./data/mnist/get_mnist.sh
- ./examples/mnist/create_mnist.sh
- ./examples/mnist/train_lenet.sh
1.http://blog.csdn.net/letian0805/article/details/52845285
2.http://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/47724341