Ubuntu16.04 14.04安装配置Caffe(GPU版)

caffe配置过程很长啊，坑非常多，没有linux基础的估计会香菇的。我参考了网上很多的帖子，基本上每个帖子都有或多或少的问题，研究很久最终配置成功。参考过的帖子太多，都记不太清来源了。为了对前人的感谢，特地写下我的配置过程，以供大家参考。可能我写的时候会有遗漏，还望多多包涵，共同探讨！

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根目录下，原因是下面我们要切换到字符界面下，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）

Ubuntu16.04 14.04安装配置Caffe(GPU版)

点击右边的search进入下载页面

Ubuntu16.04 14.04安装配置Caffe(GPU版)

我下载后的驱动文件是：NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.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

然后重启电脑~

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，先进入字符界面。

然后，输入命令：

sudo service lightdm stop

现在可以安装驱动了：

1 cd ~
2 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run

（可能会command not found提示用bash，那就sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run，或者需要chmod一下），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：

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3.安装CUDA

（1）下载CUDA

首先在官网上(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载CUDA：

Ubuntu16.04 14.04安装配置Caffe(GPU版)

（2）下载完成后执行以下命令（我用的是cuda7.5）：

1 sudo chmod 777 cuda_7.5.44_linux.run
2 sudo  ./cuda_7.5.44_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 forLinux-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：

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

在/etc/profile文件中添加CUDA环境变量：

sudo gedit /etc/profile

打开文档都在文档结尾加上下面两句：

1 PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
2 export PATH

保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效：

source /etc/profile

同时添加lib库路径，在 /etc/ld.so.conf.d/新建文件 cuda.conf

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

在文中加入下面内容：

/usr/local/cuda/lib64

执行下列命令使之立刻生效：

sudo ldconfig

(4)测试CUDA的samples

1 cd /usr/local/cuda-7.5/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。

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nvcc –V 命令可查看版本

4.配置cuDNN(感觉我的有问题，我暂时没用这个)

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。

我直接在网上下的cuda7.5的cudnn-7.5-linux-x64-v5.0.tgz

进行解压：

sudo tar -zxvf ./cudnn-7.5-linux-x64-v5.0.tgz

进入cuDNN5.0解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：

1 cd cuda/include
2 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：

1 cd ..
2 cd lib64
3 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
4 cd /usr/local/cuda/lib64/
5 sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5
6 sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5
7 sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
8 sudo ldconfig

5.安装opencv3.1

从官网(http://opencv.org/downloads.html)下载Linux版Opencv

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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：

1 cd ~/opencv
2 mkdir build
3 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。

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

测试opencv:

1 mkdir ~/opencv-test  
2 cd ~/opencv-test  
3 gedit DisplayImage.cpp

编辑如下代码：

 1 #include <stdio.h>  
 2 #include <opencv2/opencv.hpp>  
 3 using namespace cv;  
 4 int main(int argc, char** argv )  
 5 {  
 6     if ( argc != 2 )  
 7     {  
 8         printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");  
 9         return -1;  
10     }  
11     Mat image;  
12     image = imread( argv[1], 1 );  
13     if ( !image.data )  
14     {  
15         printf("No image data \n");  
16         return -1;  
17     }  
18     namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );  
19     imshow("Display Image", image);  
20     waitKey(0);  
21     return 0;  
22 }

创建CMake编译文件：

gedit CMakeLists.txt

写入如下内容：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)  
project( DisplayImage )  
find_package( OpenCV REQUIRED )  
add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )  
target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )

编译：

1 cd ~/opencv-test  
2 cmake .  
3 make

执行：

此时opencv-test文件夹中已经产生了可执行文件DisplayImage，随便从网上下载一张图片放在opencv-test文件夹下，此处下载了opencv.jpg，然后运行：

./DisplayImage opencv.jpg

结果是显示我下载的这张图像。

如果想用python调用opencv，安装python-opencv：

1 sudo apt-get install python-opencv  
2 sudo apt-get install python-numpy

打开python，import即可。

Ps：如果用cuda8.0，可能会出现以下错误：

Ubuntu16.04 14.04安装配置Caffe(GPU版)

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：

Ubuntu16.04 14.04安装配置Caffe(GPU版)

其中

#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)||(CUDART_VERSION>=8000)

是我们修改的。

6.配置caffe

（1）https://github.com/BVLC/caffe下载caffe

下载完成后，会在家目录下的下载里找到caffe-master.zip，用unzip命令解压到家目录下，然后重命名为caffe.

（2）复制Makefileconfig

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

（3）打开并修改配置文件：

sudo gedit Makefile.config #打开Makefile.config文件

根据个人情况修改文件：

a.若使用cudnn，则
将

#USE_CUDNN := 1

修改成：

USE_CUDNN := 1

b.若使用的opencv版本是3的，则

#OPENCV_VERSION := 3

修改为：

OPENCV_VERSION := 3

c.若要使用python来编写layer，则

#WITH_PYTHON_LAYER := 1

修改为

WITH_PYTHON_LAYER := 1

d.重要的一项 :

将# Whatever else you find you need goes here. 下面的

1 INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
2 LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

修改为：

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

（4）修改makefile文件

打开makefile文件，做如下修改：（这个不知道有没有用，这一步感觉没作用）
将：

NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)

替换为：

NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

接下来是针对安装opencv3.0.0版本的同学而言的，对于3.0.0之前的版本不需要修改：

在位置（(LIBRARIES+= glog gflags protobuf leveldb snappy lmdbboost_system hdf5_hl hdf5 m
opencv_coreopencv_highgui opencv_imgprocopencv_imgcodecs)）处添加opencv_imgcodecs

这一步非常重要，否则编译后会出现错误如下：

CXX/LD-o.build_release/tools/convert_imageset.bin
.build_release/lib/libcaffe.so:undefined reference tocv::imread(cv::String const&,int)'.build_release/lib/libcaffe.so: undefined referencetocv::imencode(cv::String const&, cv::_InputArray const&,std::vector >&, std::vector > const&)'

原因就是opencv3.0.0把imread相关函数放到imgcodecs.lib中了，而非原来的imgproc.lib。

（If you input "make all",the problem is the same again.But if you delete all the file in build(rm -rf ./build/*) before "make all"(I use make clean ),you will success.I just success）

（5）编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h（不知道有没有用，这一步我看到有帖子改了，但大多数没改这个）

将其中的第115行注释掉：

#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!

（6）编译

make all –j8
make test –j8
make runtest –j8

7.编译pycaffe

在caffe根目录的python文件夹下，有一个requirements.txt的清单文件，上面列出了需要的依赖库，按照这个清单安装就可以了。

在安装scipy库的时候，需要fortran编译器（gfortran)，如果没有这个编译器就会报错，因此，我们可以先安装一下。

首先回到caffe的根目录，然后执行安装代码：

1 cd ~/caffe
2 sudo apt-get install gfortran
3 cd ./python
4 for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

安装完成以后，再次回到caffe根目录我们可以执行：

1 cd ..
2 sudo pip install -r python/requirements.txt

就会看到，安装成功的，都会显示Requirement already satisfied, 没有安装成功的，会继续安装。

编译python接口:

make pycaffe  -j8

配置环境变量，以便python调用：

sudo gedit ~/.bashrc

将export PYTHONPATH=/home/caffe/python:$PYTHONPATH添加到文件中

source ~/.bashrc

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1. 安装相关依赖项

2.安装NVIDIA驱动

3.安装CUDA

4.配置cuDNN(感觉我的有问题，我暂时没用这个)

5.安装opencv3.1

6.配置caffe

7.编译pycaffe

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