ubuntu14.04+cuda8.0+caffe+opencv2.4.13+matlab安裝指南

本機配置：gpu:gtx1080

　　　　　系統：ubuntu14.04

　　　　　內存：8G

1.裝ubuntu14.04

用ultraISO——製做U盤——安裝，分區，用easyBCD設置引導項，這些過程能夠自行百度

2.先安裝NVIDIA驅動 NVIDIA-Linux-x86_64-375.39.run

3.cuda8.0安裝

採用.run包(在官網上下載)進行安裝

注意：GTX1080顯卡必須用cuDNN-8.0-V5.1版本，否則用 caffe 跑模型，用 CPU或GPU顯卡跑精度正常，一旦開啓cuDNN模式，精度（acc）馬上降低到 0.1 左右，loss 很是大。

3.1禁用nouveau

$mv /lib/modules/4.4.0-31-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko /lib/modules/4.4.0-31-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko.org　

設置完畢能夠再次運行 $ lsmod | grep nouveau 檢查是否禁用成功，若是運行後沒有任何輸出，則表明禁用成功。

$ update-initramfs -u

3.2 alt+ctrl+f1,進入text mode,登陸帳戶

3.3輸入$sudo service lightdm stop 關閉圖像化界面

3.4切換到cuda安裝文件路徑，運行$sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

3.5輸入$sudo service lightdm start 從新啓用圖像化界面

Alt + ctrl +F7，返回到圖形化登陸界面，輸入密碼登陸。 
若是可以成功登陸，則表示不會遇到循環登陸的問題，基本說明CUDA的安裝成功了。

3.6設置環境變量

終端輸入$ sudo gedit /etc/profile 
在打開的文件末尾，添加如下兩行。

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

source ~/.bashrc 激活文件

3.7檢查cuda安裝是否成功

輸入$ ls /dev/nvidia*，若生成 4 個左右 Nvidia 開頭的文件（夾），說明此步安裝成功。此時已經安裝好顯卡驅動和CUDA 8.0。輸入$ nvidia-smi可查看顯卡驅動和其餘信息。

4.安裝cuDNN

 你已經下載好 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz，並將其放在家目錄（$ cd ~）下。

按順序輸入如下代碼：

$ cd ~
$ sudo tar xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.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.5.1.10 //這句話必定要加，不然會出現找不到libcudnn.so.5 更改文件連接
$ sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
$ sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so $ sudo ldconfig

注意：libcudnn.so後面跟的數字可能和你下載的 cudnn 包小版本的不一樣而不一樣，去~/cuda/lib64下看一眼，相對應地進行修改。

5.安裝matlabR2015b

5.1掛載ISO鏡像文件

$ sudo mkdir /media/matlab  

$ sudo mount -o loop R2015b_glnxa64.iso /media/matlab  

5.2選擇不聯網安裝

$ cd /media/matlab

$ sudo ./install  

5.3破解

若是你下載的是破解版，通常都會看到一個crack文件夾，將這個文件夾下的libcufft.so.7.0.28 ，libmwservices.so 以管理員權限拷貝到 
/usr/local/MATLAB/R2015b/bin/glnxa64 

5.4激活

$ cd /usr/local/MATLAB/R2015b/bin

$ sudo ./matlab

5.5添加桌面快捷方式

直接在

拖到左邊便可

6.安裝第三方庫

(1)atlas庫

sudo apt-get install libatlas-base-dev       

(2)安裝矩陣運算庫

sudo apt-get install libopenblas-devlibblas-dev liblapack-dev
(3)protobuf庫
sudo apt-get install libprotobuf-devprotobuf-compiler
(4)boost庫
sudo apt-get installlibboost-all-dev
(5)GLOG庫
sudo apt-get installlibgoogle-glog-dev
(6)LMDB與LEVELDB庫
sudo apt-getinstall libleveldb-dev liblmdb-dev
(7)snappy庫
sudo apt-getinstall libsnappy-dev
(8)HDF5庫
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
(9)gflags庫
sudo apt-get installlibgflags-dev

7.安裝opencv2.4.13

注意：2.4.10和2.4.9版本貌似不支持cuda8.0

7.1 進入源碼目錄,建立release目錄

cd opencv-2.4.13

mkdir release

7.2.安裝依賴庫

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec

7.3進入release目錄

cd release

7.4cmake編譯OpenCV源碼,安裝全部的lib文件都會被安裝到/usr/local/opencv2.4.13目錄下

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv2.4.13 ..

7.5 安裝

sudo make install -j4

 

8.安裝caffe

8.1安裝依賴項

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

8.2安裝caffe所須要的python環境

sudo apt-get install python-dev python-pip
而後執行以下命令安裝編譯caffe python wrapper 所須要的額外包

進入到caffe的python目錄，執行
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

9編譯caffe

cp Makefile.config.example Makefile.config

打開makefile.config

USE_CUDNN := 1 去掉#

MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2015b  改成本身的版本路徑

cd caffe

make all -j4

matlab2015b的gcc版本爲4.8.     gcc要降版本爲4.7