Ubuntu 16.04+CUDA8.0+cuDNN6.0+caffe

Ubuntu 16.04+CUDA8.0+cuDNN6.0+caffe

以前安裝過一次caffe，此次從新安裝沒想到又遇到不少問題，以前想寫一下安裝教程的，當時由於考慮到網上的教程已經有不少了，就沒有着手去寫。可是從此次的安裝狀況來看，仍是須要認真記錄一下安裝的過程，以避免下一次犯一樣的錯誤，也是爲了加深點本身的印象，同時也能做爲別人的參考教程。

軟件連接: https://pan.baidu.com/s/1c301OPi 密碼: bmcp

第一步是安裝Ubuntu系統

安裝系統我也看過許多的教程，其中不變的就是系統分區問題，由於大多數人都是安裝雙系統，或者是虛擬機上安轉，可是有一點意見就是儘可能安裝LTS的版本，也就是偶數開頭的（如 Ubuntu 16.04）。至於怎麼安轉就不在這裏贅述。

第二步是安裝NVIDIA顯卡

首先必須是NVIDIA的顯卡才能夠GPU加速計算，先去NVIDIA官網上（http://www.nvidia.com/Downloa...）圖一 查詢一下你顯卡型號所須要的驅動，例如個人是GTX780Ti，須要的驅動是384.90圖二
而後去設置->軟件與更新 先把第一項中 Download from選擇一個國內的下載源，aliyun， cn99 均可以，而後在附加驅動 這裏換成你的驅動型號，而後apply changes 完成以後從新啓動，或者log out 在命令行中輸入nvidia-smi若是有GPU清單，則顯卡安裝成功。圖三
若是這裏沒有與你相同的選項，那隻能經過剛纔的網址（http://www.nvidia.com/Downloa...）那下載驅動，而後安裝，若是選一個不支持的驅動的可能出現循環登陸的問題。
若是有驅動選項的能夠跳過安裝驅動的部分，進入下一步。
驅動安裝有兩種方法

1. 第一種方法就是經過上面所說的，下載官網的安裝包，而後按照提示安裝，好比說剛纔下載的軟件是NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run安裝時候首先要Ctrl+Alt+F1進入命令行模式，而後要關掉X server， 最後經過./NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run命令來安裝驅動，按照提示安裝便可。
2. 第二種方法是經過命令行的形式安裝。

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install**nvidia-367**（要根據本身的型號更換）
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev

安裝完成後要從新啓動。在命令行中輸入nvidia-smi若是有GPU清單，則顯卡安裝成功

第三步是安裝CUDA

1. 進入cuda的下載目錄後，執行如下命令安裝圖四

sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
安裝過程當中有
Accept EULA conditions accpet
Say YES to installing the NVIDIA driver No
Say YES to installing CUDA Toolkit + Driver yes
Say YES to installing CUDA Samples yes
尤爲注意問是否安裝驅動要拒絕安裝，由於咱們前面已經安裝過驅動。

1. 安裝完畢後要聲明一下環境變量，執行以下代碼

vi ～/.bashrc
將下面兩行代碼寫到文件末尾
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

1. 設置環境變量和動態連接庫

sudo gedit /etc/profile
在打開的文件末尾加入：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

1. 保存以後，建立連接文件：

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
在打開的文件中添加以下語句：
/usr/local/cuda/lib64
而後執行如下命令使連接當即生效。
sudo ldconfig

1. 最後測試一下cuda的例子，檢查cuda是否安裝成功。安裝完cuda後必須重啓電腦，才能讓顯卡配置生效！

usr/local/cuda/samples
sudo make all -j8
繼續進入到samples/bin/x86_64/linux/release目錄下，在終端執行查詢命令：
./deviceQuery
若是返回你電腦顯卡信息，結尾有Result=PASS，則安裝成功。圖五

第四步安裝cuDNN

下載完cudnn6以後進行解壓，cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz解壓以後在命令行進行以下操做：
cd cuda
cd include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #複製頭文件
更新軟連接：

cd ..
cd lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #複製動態連接庫
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.6.0.21(或你本身的版本對應的)
sudo ln -sf libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6  
sudo ln -sf libcudnn.so.6 libcudnn.so  
sudo ldconfig                           #使連接生效

第五步安裝caffe

1.安裝caffe安裝的基本依賴庫

sudo apt-get install git
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get python
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev

1. 下載caffe-master或其餘版本的caffe

cd $CAFFEROOT$ //進入caffe的根目錄
配置caffe的python環境

cd python
sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential
sudo pip install --upgrade pip
sudo pip install -r requirements.txt

爲了後面可以使用python繪製caffe的網絡模型等可視化操做，執行：

sudo apt-get install graphviz #若是出現錯誤，嘗試不加sudo
sudo pip install pydot

修改配置文件
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
//將Makefile.config.example的內容複製到Makefile.config
//由於make命令只能操做Makefile.config文件，而Makefile.config.example是caffe給出的makefile例子

1. sudo gedit Makefile.config //打開Makefile.config文件

改以下幾個部分
改Makefile.config文件中
USE_CUDNN := 1
WITH_PYTHON_LAYER := 1#爲了使用python來編寫layer，將註釋去掉
Whatever else you find you need goes here.下面的INCLUDE_DIRS與LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) 改成下面兩行

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial 
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib/usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial //這是由於ubuntu16.04的文件包含位置發生了變化，尤爲是須要用到的hdf5的位置，因此須要更改這一路徑

1. 修改Makefile文件中

將
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替換
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
退出保存

1. 在caffe的根目錄下新建build文件夾

mkdir build
cd build
sudo cmake .. -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -DUSE_CUDNN=OFF
若是沒有報錯則進行下一個命令
sudo make -j8 這個數字是根據內存的大小選擇的（4表示採用4核，固然若是你是8核你也能夠用8）

1. 須要將編譯好的caffe寫入到環境變量中，執行以下命令

vi ~/.bashrc
在末尾加入
export PYTHONPATH=/home/到caffe根目錄的路徑/caffe-segnet-cudnn5-maste/python:$PYTHONPATH
退出保存
在命令行中輸入
python
import caffe
若是沒有報錯則安裝正確。

參考連接

http://blog.csdn.net/sinat_14...
http://blog.csdn.net/autocyz/...
http://www.mobibrw.com/2017/7285

安裝錯誤總結

待續