Caffe深度学习框架安装(Ubuntu14.04+cuda8.0)

Caffe深度学习框架安装(Ubuntu14.04+cuda8.0)

简述

 本文主要使用的系统为Ubuntu14.04,cuda使用较新的8.0,cudnn使用cudnn7.0,仅供小白安转入参考。

系统:Ubuntu14.04
cuda:cuda8.0
cudnn版本:cudnn7.0

准备

1、硬件检查

因为我们使用了cuda,是英伟达公司搞的,所以先要保证您的显卡是N卡,而不是A卡,A卡飘过哦!

查看(Linux下):

lspci  | grep -i vga

正常:01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM107 [GeForce GTX 745] (rev a2)
我的显卡渣,不是什么K20等!看到NVIDIA表示您具备入门了。

2、软件下载

准备一下软件。
Ubuntu下载地址:http://www.ubuntu.com/download/desktop ,要下载64bit的哦。推荐ubuntu-14.04.1-desktop-amd64
cuda8.0下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cudnn:https://developer.nvidia.com/cudnn,下载非常麻烦!直接从我分享的网盘下载,链接: https://pan.baidu.com/s/1eSPyAxO 密码: eibv

安装

1、cuda安装

1)禁用nouveau驱动
进入终端,Ctrl+Alt+t,新将一个黑名单:

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

在文件中输入:

blacklist nouveau
options nouveau modset=0

保存后执行:

sudo update-initramfs -u

确认下是否禁用ok:

lspci | grep nouveau

如果没有内容表示禁用OK,重启一下电脑。直接进入终端,不用进界面,Ctrl+Alt+t。
2)安装下依赖项
安装一下以下:

sudo service lightdm stop
sudo apt-get install freeglut3-dev

3)安装cuda
我们直接下载cuda的deb(local)文件,注意选对版本。
直接进入下载好cuda的文件夹

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

安装过程中要的步骤选项选择yes。
查看是否ok了

ls /dev/nvidia*

安装成功可以看到一堆内容,没有的重新来一遍。
4)路径配置
最后配置一下环境:

sudo gedit /etc/profile

导入一下路径

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

开始重启:

sudo reboot

5)检查是否成功
如果正常进入界面系统,恭喜安装成功
如果进入后黑屏,那就是没有安装成功,很多安装完cuda进入系统就黑屏了,各种办法都没有用,如果是这样,就只有卸载cuda驱动了。进入命令行:

sudo apt-get remove --purge nvidia*

这样出现安装cuda黑屏,基本问题都可以解决。
重新安装,直到成功。

2、caffe安装

1)、依赖项安装

sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libprotobuf-dev
sudo apt-get install libleveldb-dev
sudo apt-get install libsnappy-dev
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install libgflags-dev
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install liblmdb-dev
sudo apt-get install protobuf-compiler
sudo apt-get install git

2)、caffe下载
直接将caffe克隆到用户目录下

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

3)、opencv安装
建议安装opencv2.4.13
下载页面:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
选择下载对应的版本,将opencv放到caffe下,具体步骤就不在啰嗦。
依赖项

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

下载opencv2.4.13,并且解压。

cd ~/opencv
mkdir release
cd release
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make
sudo make install

4)、编译caffe
执行

cd ~/caffe
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
make all

5)、配置运行环境

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/caffe.conf

添加cuda路径

/usr/local/cuda/lib64

更新

sudo ldconfig

6)、验证caffe
常用的验证caffe一般使用mnist数据。mnist数据的在caffe下有。
在上面的安装如果都成功了,caffe的配置默认使用GPU。

cd ~/caffe
sudo sh data/mnist/get_mnist.sh
sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh

开始运行

cd ~/caffe
sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh

额外可以使用cudnn加速上面的过程
7)、cudnn使用
下载好cudnn,直接

cd
sudo tar xvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc.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.4.0.4
sudo ln -sf libcudnn.so.4.0.4 libcudnn.so.4
sudo ln -sf libcudnn.so.4 libcudnn.so
sudo ldconfig

确认下caffe下的Makefile.config开启了USE_CUDNN ,去掉屏蔽。

sudo make clean
sudo make all

到这里就是安装完了。

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