caffe在invidia+cpu 酷睿2Q9300 + ubuntu16.04.2上面的安装和编译过程
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概要:整个过程基本上是傻瓜模式的,不需要gcc4.9, 也不需要和gcc5.4的切换。
硬件:gtx650tiboost
酷睿2Q 9300四核
主板貌似技嘉的一个极老的小板子
环境:
系统:ubuntu16.04 86x64
gcc: 5.4 86x64
cuda8 : cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
cudnn v5.0: cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz 这里建议将其解压之后移动到cuda8中去,不然老是提示找不到cudnn,很郁闷的。而如果在cmake-gui中指定的话,如果指定的不对(本人曾试过指定静态库,后来产生的错误很多,完全看不懂。虽然说起来只是小事,但是很能折腾,也很坑的。),可能后面会出现稀奇古怪的编译错误,简直没法找到原因。所以,对于新手来说建议不要另外存放。
过程:
1. 安装操作系统,但不要更新系统,也不要在线安装,或者联网安装第三方驱动、库等
2. sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
3. sudo apt-get udpate
4. sudo apt-get install cuda
5. sudo reboot
6. nvidia-smi ---检测是否显卡驱动安装成功
7. lsmod | grep nvidia -- 检测是否显卡驱动安装成功
如果安装好了,下面继续。如果没有的话,考虑先安装成功再说。
8.
sudo apt-get udpate -y && sudo apt-get upgrade -y
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
sudo apt-get install python python-dev
9. sudo apt-get install cmake cmake-gui vim git wget hardinfo
10. git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
11 . cd caffe
12 mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4 这里是指定四个线程进行编译( 四核处理器)
sudo make install
完成。
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正常情况下是不会出现编译错误的。
但是万一出现的话,考虑是否编译器引起的,或者依赖不全。
以上是关于caffe在invidia+cpu 酷睿2Q9300 + ubuntu16.04.2上面的安装和编译过程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章