Ubuntu16.04 caffe安装记录

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Ubuntu16.04 caffe安装记录相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 Ubuntu16.04 caffe安装记录

1.安装显卡驱动

首先更新输入:

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

 

然后打开System Settings中Software&Updates

如下选择,并点击Apply Changes。

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 2.禁用nouveau

编辑文件

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

 

在打开的文件中写入:

blacklist nouveau option nouveau modeset=0

 

执行

sudo update-initramfs -u

 

重启,输入

reboot

 

 3.安装依赖包

依次输入:

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 git cmake build-essential

 

4.配置环境变量

打开配置文件:

sudo gedit ~/.bashrc

添加:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH 

保存退出

 

 5.安装CUDA 8.0

执行可执行文件:

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --no-opengl-libs

 注意:安装过程中不要选择安装显卡驱动,其他选择yes即可。

 

重启:

reboot

 

打开配置文件:

sudo gedit ~/.bashrc

 

添加环境变量:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

 

使配置生效:

source ~/.bashrc

 

6.验证CUDA 8.0

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

 

 7.安装cudnn

下载cudnn,并且拷贝到/usr/local路径下:

sudo cp /home/peiyuyang/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz /usr/local

 

解压,执行:

sudo tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

 

解压后,执行:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

 

8.脚本安装OpenCV-3.3.0

安装git:

sudo apt install git

 

下载:

git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV

 

 打开路径:

cd Install-OpenCV/Ubuntu/

 

赋权限:

chmod +x *

 

保险起见:

sudo apt-get update

 

运行脚本:

./opencv_latest.sh

 时间较长,最终出现OpenCV-3.3.0 ready to be used,安装成功。

 

9.安装caffe

安装路径下:

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

 

將user目录下所有文件权限改为当前用户的权限:

chown -R uer.uer /home/user

 

进入caffe路径,拷贝Makefile.config.example:

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

 

修改Makefile.config文件:

sudo gedit Makefile.config

修改:

将
#USE_CUDNN := 1
修改成: 
USE_CUDNN := 1

将
#OPENCV_VERSION := 3 
修改为: 
OPENCV_VERSION := 3

将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1 
修改为 
WITH_PYTHON_LAYER := 1

将 INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 修改为: INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

 

修改Makefile文件:

gedit Makefile

修改:

将
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
修改为:
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

将
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
修改为:
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

 

修改host_config.h文件:

sudo gedit /usr/local/cuda/include/host_config.h 

修改:

将
#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
改为
//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

 

开始编译caffe:

make all -j8

 

编译成功后运行测试:

sudo make runtest -j8

 

10.编译pycaffe

安装依赖 :

sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython

 

编译:

make pycaffe -j8

成功后貌似还不能python,import caffe。先进行下一步。

 

 11.安装Anaconda

安装解压后,进入解压目录,运行:

bash Anaconda2-4.4.0-linux-x86_64.sh

选择添加环境变量。

 

使环境变量生效

source ~/.bashrc

 

之后进行:

sudo pip install easydict
pip install protobuf sudo apt-get install python-protobuf conda install libgcc

然后可以顺利import caffe。

 



以上是关于Ubuntu16.04 caffe安装记录的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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