在ubuntu14.04下配置caffe主要有以下步骤:
本文介绍双显卡环境下nvidia驱动的安装,cuda以及cudnn的安装与配置
1. 安装build-essentials
安装开发所需要的一些基本包
sudo apt-get install build-essential
2.降级 gcc/g++为4.7.x版本
1.下载安装gcc/g++ 4.7.x
sudo apt-get install -y gcc-4.7
sudo apt-get install -y g++-4.7
2. 降级
cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo ln -s gcc-4.7 gcc
sudo rm g++
sudo ln -s g++-4.7 g++
//测试
ls –al gcc g++
gcc --version
g++ --version
3.安装qt-sdk
sudo aptitude install qt-sdk
4. 安装NVIDIA驱动 (340)
1 屏蔽nouveau
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最下面增加:
blacklist nouveau2 增加软件源
sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update
3 进入BIOS,设置显卡为只有核显(intel)
Graphic Mode: 【Integrated】4 卸载干净旧的nouveau和nvidia驱动
sudo apt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau
sudo apt-get --purge remove nvidia-*
5 重启
6 安装驱动
1.按ctr+alt+F1进tty1
2.关闭图形管理器
sudo service lightdm stop
3.安装驱动
sudo apt-get install nvidia-340
4.重启
5.进入BIOS,设置显卡为swichable
6.检测
cat /proc/driver/nvidia/version
4 安装cuda
下载cuda_6.5.14_linux_64.run: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
用下面的命令,将该.run文件分解成三个文件:
sudo chmod +x ./cuda_6.5.14_linux_64.run
sudo ./cuda_6.5.14_linux_64.run --extract=extract_path #其中extract_path为绝对路径
得到:
- CUDA安装包: cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run
- NVIDIA驱动: NVIDIA-Linux-x86_64-340.29.run
- SAMPLE包: cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run
sudo chmod +x *.run
安装cuda:
sudo ./cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run
添加环境变量:
sudo vi /etc/profile
在文件最后添加:
PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
export PATH
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH
然后执行:
source /etc/profile
在/etc/ld.so.conf.d/下新建一个cuda.conf:
cd /etc/ld.so.conf.d
sudo touch cuda.conf
sudo vi cuda.conf
在其中写入:
/usr/local/cuda/lib64
/lib
/usr/lib
/usr/lib32
执行:
sudo ldconfig
检查cuda是否配置好:
nvcc --version
正确返回版本信息则说明配置好了。5.安装cuda-samples
用下述命令安装samples:
sudo ./cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run
完成后编译:
cd /usr/local/cuda-6.5/samples
sudo make -j
编译完成后,进入samples路径下的/bin/x86_64/linux/release, 运行deviceQuery
cd ./bin/x86_64/linux/release
sudo ./deviceQuery
若显示显卡信息则说明配置正确。
6.安装cudnn
注意:cudnn仅支持计算能力3.0以上的显卡,2.1的不支持,因此请先在cuda的官网查看自己的显卡计算能力。
cudnn可以在官网注册后免费下载,下载后解压文件:
tar -zxvf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
cd cudnn-6.5-linux-x64-v2
将lib文件复制到系统能找到的lib文件夹里,将cudnn.h复制到系统能找到的iinclude文件夹里:
sudo cp lib* /usr/local/cuda-6.5/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda-6.5/include
复制后要更新链接文件:
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
sudo chmod 755 libcudnn.so.6.5.48
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.48 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
sudo ldconfig
测试:
下载cudnn-sample-v2,解压后编译运行:
tar –zxvf cudnn-sample-v2.tgz
cd cudnn-sample-v2
sudo make
sudo ./mnistCUDNN
运行成功说明cudnn安装成功。