Ubuntu 16.10安裝caffe

時間  2019-12-06
標籤 ubuntu 16.10 安裝 caffe 欄目 Ubuntu 简体版
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主要依據http://blog.csdn.net/u011272513/article/details/52103453進行安裝，跟據本身實際作了些許修改。

 

環境：

ubuntu16.10   cuda8.0   gcc5.4 opencv3.1.0 python2.7

  1. CUDA安裝（包括nvidia顯卡驅動和cuda庫文件）：

    •  CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU可以解決複雜的計算問題。開發人員如今可使用C語言來爲CUDA™架構編寫程序，C語言是應用最普遍的一種高級編程語言。所編寫出的程序因而就能夠在支持CUDA™的處理器上以超高性能運行。CUDA3.0已經開始支持C++和FORTRAN。

    •  
    • 經過英偉達安裝包來分別安裝庫的驅動程序而不是使用apt-get來安裝。若是隻有CPU能夠跳過這步。
    • 主板BIOS裏面要選擇自由選擇顯卡，這樣才能識別nvidia的顯卡並進行驅動更新。
    • 快捷鍵ctrl+alt+T打開命令終端，加入官方ppa源（ppa簡介）。
      1. $ sudo  add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  
      須要輸入密碼並按enter鍵確認。以後刷新軟件庫並安裝最新驅動。
      1. $ sudo apt-get update  
      2. $ sudo apt-get install nvidia-367 nvidia-settings nvidia-prime  
      安裝完成後經過下面命令查看是否安裝成功。
      1. $ nvidia-settings  
      注意安裝完成後要重啓，有以下效果則安裝完成，不然就說明安裝有問題，嘗試關閉UEFI保護試試。
    • 從官網下載cuda8.0run文件cuda8.0下載 ，進入該頁面選擇相應版本，以下圖
    • cuda8.0已經支持gcc5以上版本（不包括gcc6），故建議安裝時使用Gcc5以上版本，不，由於Caffe須要使用Gcc5來編譯，否則會出現不少undefined reference 的錯誤。ubuntu16.10系統自帶的是最新的gcc6，致使接下來編譯的時候比較麻煩。
    • 下載完run文件後，cd命令進入該文件所在目錄，進行MD5檢驗，確保安裝包正常。
      1. sudo md5sum cuda_8.0_linux.run     檢驗結果與源文件的md5sum比較。  
    • 檢驗正確後，輸入以下代碼安裝（第一行修改文件權限，第二行執行文件安裝）：
      1. $ chmod 777 cuda_8.0_linux.run  
      2. $ sudo ./cuda_8.0_linux.run --override   
      執行代碼後會跳出一個信息，左下方出現more|0%這樣，此時直接按enter直到跳到100%結束退出，接下來要求輸入相關配置命令，以下圖，注意別弄錯了，第三行配置詢問是否要安裝nvidia圖形驅動器，必定要選n，由於以前已經安裝過了，若是再安裝則會報錯。仔細看以下配置，別看錯行。
    • 安裝後出現以下則說明安裝正確：
      1. ===========  
      2. = Summary =  
      3. ===========  
      4.   
      5. Driver:   Not Selected  
      6. Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-7.5  
      7. Samples:  Installed in /usr/local/cuda-7.5, but missing recommended librarie  
    • 接下來安裝cudnn動態庫，能夠得到更快計算速率。cudnn5.0 ,初次進入須要註冊，而後問卷調查，以後進入以下頁面
    • 選擇cuDNN v5 Library for Linux進行下載。下載後名字爲：cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz，進入文件所在目錄進行解壓：
      1. $ tar zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz   
    • 解壓後有個cuda文件，內有include和lib64兩個文件夾，進入include文件夾，執行以下命令：
      1. $ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/     #複製頭文件  
    • 再cd命令切換進lib64文件夾，執行以下命令：
      1. $ sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #複製動態連接庫  
    • 而後進入複製後的動態連接庫進行新的連接：
      1. $ cd /usr/local/cuda/lib64/        
      2. $ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5    #刪除原有動態文件  
      3. $ sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5  
      4. $ sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so  
    • 而後設置環境變量和動態連接庫：
      1. $ sudo gedit /etc/profile  
    • 而後再打開的文件末尾加上（「=」先後不要有空格）
      1. export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
    • 保存以後建立連接文件：
      1. $ sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf  
    • 按下鍵盤i進行編輯：
      1. /usr/local/cuda/lib64  
    • 按下esc，按下：wq保存退出。並在終端輸入如下命令使該連接生效：
      1. $ sudo ldconfig  
    • 使用sample裏面的例子來測試還須要編譯。
    • 而後進入用例文件進行編譯（注意執行第二步命令時候須要較長時間是正常現象）：
      1. $ cd /usr/local/cuda/samples  
      2. $ sudo make all -j4  
      3. $ cd /usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release  
      4. $ sudo ./deviceQuery  
    • 執行命令後出現以下信息則說明顯卡驅動和cuda安裝成功。

  2. BLAS安裝與配置

    • BLAS,即基礎線性代數子程序庫，裏面擁有大量已經編寫好的關於線性代數運算的程序,是一個應用程序接口的標準。caffe官網上推薦了三種實現：ATLAS, MKL, or OpenBLAS。其中atlas能夠直接經過命令行安裝.在此直接使用ATLAS,在線安裝便可。

  3. OpenCV3.1.0安裝與配置

    • 首先安裝一些必要的依賴庫：
      1. sudo apt-get install build-essential  
      2. sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev  
      3. sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev  
    • OpenCV 進入該網站下載OpenCV3.1.0並解壓縮，而後進入解壓縮後的文件，建立build文件。
      1. $ unzip opencv-3.1.0.zip  
      2. $ cd opencv-3.1.0  
      3. $ mkdir build  
      4. $ cd build  
      5. $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..  
      生成的文件在bulid中，而生成的CMakeLists.txt文件在上一級文件中。在配置過程會出現– ICV: Downloading ippicv_linux_20151201.tgz…錯誤。能夠到 ippicv_linux_20151201.tgz 下載。
    • 將下載的文件替換掉 opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-8b449a536a2157bcad08a2b9f266828b下的同名文件，同時在opencv-3.1.0目錄下的CMakeList.txt 文件的開頭加入一行，而後再次cmake便可，以下：
      1. $ cd ~/Downloads/  
      2. $ mv ippicv_linux_20151201.tgz opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e/   
      3. $ vim opencv-3.1.0/CMakeLists.txt   
    • 在彈出的文件開頭加入一行(注意裏面的引號要英文狀態下的)：
      1. set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -D_FORCE_INLINES")   
    • 而後按esc和:wq保存退出。
       
      1. $ cd opencv-3.1.0/build  
      2. $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..  
      3. $ make -j4       #四核運算  
      4. $ sudo make install  
    • 以上最後兩步比較耗時，耐心等待。

  4. Python安裝與配置

    • 選擇的是anaconda linux64 2.7版本python2.7 。下載完成以後，最好也要進行md5sum的檢驗。完成以後，cd進入下載文件所在的目錄，在命令行輸入：
      1. $ bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh  
    • 安裝完成以後，在～/.bashrc文件末尾添加Anaconda的庫文件（注意「=」兩邊不要有空格）,具體以下：
      1. $ sudo gedit ~/.bashrc      
      2. export PATH="/home/jeson/anaconda2/bin:$PATH"  
      3. export LD_LIBRARY_PATH="/home/jeson/anaconda2/lib:$LD_LIBRARY_PATH"  
    • 重啓電腦以後，在命令行輸入：
      1. $ ipython  
    • 就能夠看到python的版本。

  5. caffe的安裝和配置

    • 安裝各類依賴包
      1. sudo apt-get update  
      2. sudo apt-get upgrade  
      3. sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config  
      4. sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler  
      5. sudo apt-get install -y libatlas-base-dev  
      6. sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-dev  
      7. sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev  
      8. sudo apt-get install -y python-pip  
      9. sudo apt-get install -y python-dev  
      10. sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy  
      11. sudo apt-get install -y libopencv-dev  
    • 下載caffe：
      1. cd ~  
      2. git clone https://github.com/BVLC/caffe.git    //從github上git caffe  
    • 安裝配置caffe：
      1. cd caffe    //打開到剛剛git下來的caffe  
      2. cp Makefile.config.example Makefile.config //make指令只能make Makefile.config  
      3. sudo gedit Makefile.config      //打開Makefile.config文件  
    • 配置文件修改（看英文提示根據具體修改）：
      1. USE_CUDNN := 1
      2. OPENCV_VERSION := 3    #取消註釋符號#,應用opencv3  
      3. BLAS := mkl   #BLAS庫應用英特爾的mkl  
      4. #註釋第66行自帶的python  
      5. ANACONDA_HOME := /home/jeson/anaconda2  #將具體anaconda2路徑寫入  
      6. PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \  
      7.           $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \  
      8.           $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \   #PYTHON_INCLUDE以前的註釋#去掉，以及以後兩行前的#也去掉  
      9. PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib  
      10. INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial  
      11. LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial  
    • 爲hdf5之類的文件建立新的連接[
      1. \\首先執行下面兩句話：  
      2. find . -type f -exec sed -i -e 's^"hdf5.h"^"hdf5/serial/hdf5.h"^g' -e 's^"hdf5_hl.h"^"hdf5/serial/hdf5_hl.h"^g' '{}' \;  
      3. cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu  
      4. \\而後根據狀況執行下面兩句：  
      5. sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so  
      6. sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so  
      7. \\注意：這裏的10.1.0和10.0.2根據不一樣的系統可能對應的數字會不一樣，好比在ubuntu16.04中其數字就是10.1.0.  
      8. \\具體的數字能夠在輸入命令時候使用tab鍵補全查看  
    • 打開makefile文件搜索並替換
      1. NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)  
      爲
      1. NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)  
        1. $ sudo gedit ～/.bashrc  
    • 在打開的文件末尾加上：
      1. export LD_LIBRARY_PATH="/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH」  
    • 在命令行輸入：
      1. sudo ldconfig #編譯當即生效  
    • 而後進入caffe目錄：
      1. make all -j4  
      2. make test -j4  
      3. make runtest  
    • 這裏runtest會報錯以下：
    • 解決方法是在～/.bashrc文件末尾添加輸入一行，具體以下：
      1. sudo gedit ~/.bashrc  
      2. export MKL_CBWR=AUTO     #打開的文件末尾加入該行，而後保存退出。  
      3. sudo ldconfig            #編譯當即生效   
    • 而後再來一遍
      1. make clean  
      2. make all -j4  
      3. make test -j4  
      4. make runtest  
    • 正確結果是以下：
    • 若是編譯沒有報錯，則基本沒問題。在運用anaconda和matlab時都須要修改相應的內容。                                                                                                                                                   
    •  
    • 1.編譯過程當中若出現各類莫名奇妙的undefined reference 錯誤（undefined reference to ‘xxx’），優先考慮是不是編譯器版本問題，使用gcc5進行編譯。
    • 2.若出現protobuf/proto等相關的錯誤，優先考慮是不是protobuf未安裝，能夠本地編譯protobuf。下載地址爲https://github.com/google/protobuf/releases/download/v2.6.1/protobuf-2.6.1.tar.gz，按照README文件裏的步驟安裝便可
    • anaconda須要將caffe頭文件進行連接：
      1. $ sudo gedit ~/.bashrc  
    • 輸入
      1. export PYTHONPATH="/home/jeson/caffe/python:$PYTHONPATH"  
    • 保存後在命令行輸入：
      1. sudo ldconfig  
      2. make pycaffe  
      3. make distribute  
      4. ipython  
      5. import caffe  
    • 最後若是沒有跳出錯誤則說明編譯成功，便可調用caffe模塊。
    • 我在導入caffe時出現 /home/lqc/anaconda2/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found   ，主要由於/home/lqc/anaconda2/lib/libstdc++.so.6的確沒有此版本（gcc.4.7）,但個人系統安裝的是gcc6,因此只要找到gcc6的libstdc++.so.6.0.22, 創建其爲libstdc++.so.6軟連接便可。
    • （strings  libstdc++.so.6.0 |grep GLIBCXX）  string命令查看
  7. 至此，暫時應該算是安裝完成。
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