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Ubuntu16.04下CUDA8.0+Caffe安装配置过程

[日期:2017-01-07] 来源:Linux社区  作者:xuzhongxiong [字体: ]

经过两天坚持不懈,终于在Ubuntu 16.04系统上将Caffe成功配置。过程中踩过无数个坑,遇到很多错误,幸运的是这些错误都解决了,因此撰写该文记录Caffe的配置过程,以及对配置过程中遇到的错误提供解决办法,避免今后再配置Caffe时又踩坑。

电脑配置

  • 系统:Ubuntu 16.04
  • GPU:NVIDIA GTX1080

安装过程

1.安装相关依赖项

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
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:
这里写图片描述
图1.显卡驱动查询
例如本人电脑的显卡驱动如下图:
这里写图片描述
图2.显卡驱动版本

(2)安装驱动

安装之前先卸载已经存在的驱动版本:

sudo apt-get remove --purge nvidia*

若电脑是集成显卡(NVIDIA独立显卡忽略此步骤),需要在安装之前禁止一项:

sudo service lightdm stop

执行以下指令安装驱动:

sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367 #注意在这里指定自己的驱动版本!

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。

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:
这里写图片描述
图3.CUDA下载

(2)安装CUDA

下载完成后执行以下命令:

sudo sh cuda_8.0.27_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nvidia361驱动时,一定要选择否:

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?

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。
可能出现的错误:
当出现“unsupport complier”错误时,说明gcc版本太高,需要降低gcc版本。解决办法如下:
以gcc4.9与g++4.9为例
安装低版本gcc与g++:

sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9

之后进入/usr/bin:

cd /usr/bin

先删除和gcc5.0关联的gcc:

sudo rm gcc
sudo rm g++

再建个软连接

sudo ln -s gcc-4.9 gcc
sudo ln -s g++-4.9 g++

然后重新安装。

(3)环境变量配置

打开~/.bashrc文件:

sudo vim ~/.bashrc

将以下内容写入到~/.bashrc尾部:

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

(4)测试CUDA的sammples

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery #由自己电脑目录决定
make
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,可能需要注册一个账号才能下载。由于本人的显卡是GTX1080,所以下载版本号如下图:
这里写图片描述
图4.cuDNN下载
下载cuDNN5.1之后进行解压,cd进入cuDNN5.1解压之后的include目录,在命令行进行如下操作:

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

再将cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接:

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。
安装前准备,创建编译文件夹:

cd ~/opencv
mkdir build
cd build

配置:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

编译:

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

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

可能会出现的错误:
错误内容1:

gcc-4.9: error trying to exec 'cc1plus': execvp: 
没有那个文件或目录

说明gcc与g++版本不兼容,解决办法跟gcc版本太高时一样:
安装低版本gcc与g++:

sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9

之后进入/usr/bin:

cd /usr/bin

先删除和gcc5.0关联的gcc:

sudo rm gcc
sudo rm g++

再建个软连接

sudo ln -s gcc-4.9 gcc
sudo ln -s g++-4.9 g++

错误内容2:

modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:120:54: error: 
‘NppiGraphcutState’ has not been declared
typedef NppStatus (*init_func_t)(NppiSize oSize, 
NppiGraphcutState** ppState, Npp8u* pDeviceMem);

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:
这里写图片描述
图5.文件修改

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139313p2.htm

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第 2 楼
* Linux会员 发表于 2017/3/30 9:25:01
回复 struggling会员 的评论
安装之前先卸载已经存在的驱动版本:

sudo apt-get remove --purge nvidia*

请问你这样不会把系统弄坏吗
有风险,如果会即使坏了也可以恢复回来。
第 1 楼
* struggling会员 发表于 2017/3/30 9:03:45
安装之前先卸载已经存在的驱动版本:

sudo apt-get remove --purge nvidia*

请问你这样不会把系统弄坏吗