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Ubuntu 16.04 安装配置Caffe 图文详解

[日期:2016-12-27] 来源:Linux社区  作者:xuanxufeng [字体: ]

Caffe已经是第三次安装配置了,为什么是第三次呢?因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求。第一次我在自己笔记本上配置的单核,CPU only ...  结果是,样例数据跑了4小时,这还怎么玩?第二次在台式机上,因为台式机比较low,I5处理器4核,没有NVIDIA的GPU。我把别人训练好的模型下载下来,然后自己测试,发现真的成功了,心里小激动~ 然而,当我自己训练模型时,我训练7天.....  关键是7天了还在跑..... 

心想,我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器?那怎么可能。还好,老师人非常好,给我找了个服务器~  现在终于是劳资大显身手的时候了。

整个配置过程很长啊,坑多,没有Linux基础的就别来了,你会崩溃的。我参考了好几个帖子,基本上每个帖子都有或多或少的问题,文章结尾的时候,我会留下前辈们的文章地址,算是对他们的尊敬和对我帮助的感谢。好,下面切入正题!

电脑配置:

系统:Ubuntu16.04  GPU:NVIDIA Corporation GM107GL [Quadro K620] (提示:在linux下可以通过 lspci | grep -i vga 查看)

Caffe 深度学习入门教程  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136774.htm

Ubuntu 16.04下Matlab2014a+Anaconda2+OpenCV3.1+Caffe安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm

Ubuntu 16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132859.htm

Caffe在Ubuntu 14.04 64bit 下的安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm

深度学习框架Caffe在Ubuntu下编译安装  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133225.htm

Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm

Ubuntu 16.04上安装Caffe http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134585.htm

Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 )  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm

Ubuntu 16.04上安装Caffe(CPU only)  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm

安装过程

1.安装相关依赖项

1 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
2 sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
3 sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
4 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2.安装NVIDIA驱动

(1)查询NVIDIA驱动

首先去官网 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 查看适合自己显卡的驱动并下载:

驱动文件后缀名应当是以.run结尾的。我们要把这个文件移动到家目录下,原因是下面我们要切换到文字界面下,如果放到~/下载 下面,我们没有办法进入下载这个目录(没有中文输入法,且中文全部是乱码)

                 

                        图1 输入显卡型号                                                                                                                                    图2  显卡驱动搜索结果

我的显卡型号是Quadro K620,系统是linux 64位,按照要求选择后点击search. 图2是搜索结果,点击下载就好了。

我下载后的驱动文件是:NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run

(2)安装驱动

在终端下输入: sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf  

输入密码后在最后一行加上 blacklist nouveau .  这里是将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单。

在终端输入: sudo update-initramfs -u  

重启电脑~
这里要尤其注意,安装显卡驱动要先切换到文字界面,(按Ctrl+Alt+F1~F6).所以,启动电脑后,先进入文字界面。

然后,输入命令 sudo service lightdm stop 

现在可以安装驱动了,先进入家目录 cd ~ ,然后: sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run,按照提示一步步来~ 

完成后,再次重启电脑。

安装完成之后输入以下指令进行验证: sudo nvidia-smi ,若列出了GPU的信息列表则表示驱动安装成功。如下图:

3.安装CUDA

CUDA是NVIDIA的编程语言平台,想使用GPU就必须要使用cuda。
(1)下载CUDA
首先在官网上(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载CUDA:

 (2) 下载完成后执行以下命令:

1 sudo chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run
2 sudo  ./cuda_8.0.44_linux.run

注意:执行后会有一系列提示让你确认,但是注意,有个让你选择是否安装nvidia367驱动时,一定要选择否:
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
因为前面我们已经安装了更加新的nvidia367,所以这里不要选择安装。其余的都直接默认或者选择是即可。

(3)环境变量配置

打开~/.bashrc文件: sudo gedit ~/.bashrc 
将以下内容写入到~/.bashrc尾部:

1 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
2 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

(4)测试CUDA的samples

1 cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
2 make
3 sudo ./deviceQuery

如果显示一些关于GPU的信息,则说明安装成功。

 4.配置cuDNN
cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。
首先去官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载cuDNN,需要注册一个账号才能下载。下载版本号如下图:

下载cuDNN5.1之后进行解压:

sudo tar -zxvf ./cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 

进入cuDNN5.1解压之后的include目录,在命令行进行如下操作:

cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include  #复制头文件

再将进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接:

cd ..
cd lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件 sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接 sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接

 5.安装opencv3.1
从官网(http://opencv.org/downloads.html)下载Opencv,并将其解压到你要安装的位置,假设解压到了/home/opencv。

1 unzip opencv-3.1.0.zip
2 sudo cp ./opencv-3.1.0 /home
3 sudo mv opencv-3.1.0 opencv

安装前准备,创建编译文件夹:

cd ~/opencv
mkdir build
cd build

配置:

1 sudo apt install cmake
2 sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

编译:

sudo make -j8 

-j8表示并行计算,根据自己电脑的配置进行设置,配置比较低的电脑可以将数字改小或不使用,直接输make。

可能出现问题:

这是因为opecv3.0与cuda8.0不兼容导致的。解决办法:修改 ~/opencv/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp文件内容,如图:

其中, #if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)||(CUDART_VERSION>=8000) 是我们修改的。
以上只是将opencv编译成功,还没将opencv安装,需要运行下面指令进行安装:

sudo make install

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870p2.htm

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