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ubuntu14.04安装caffe+cuda7.5(代码片段)

sununs11 sununs11     2023-02-14     206

关键词：

Caffe官网的 安装说明 实在太简单了点，主要是参考的 Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明 和 Ubuntu14.04下安装Caffe总结 。系统是Ubuntu 14.04 64bit，显卡是GTX 950M。

1. Caffe依赖包

sudo apt-get install build-essential  # basic requirement
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler #required by caffe

2. 安装CUDA 7.5

2.1 禁用nouveau驱动

我作死地相信了上述第二篇文章的话，没有禁用nouveau驱动，结果第一次重启神奇地成功了，第二次重启就无法登陆。。。后来用recovery mode禁用了nouveau。所以一定要禁用nouveau：

创建文件/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

2.2 安装CUDA

在NVIDIA开发者官网下载CUDA 7.5，我直接用的deb包，因为觉得比较方便。可以直接双击打开安装，也可以用命令行：

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

都说要禁用lightdm安装cuda，但是用deb包安装的话没有关掉lightdm也没有遇到什么问题。安装完CUDA以后使用的就是nvidia闭源驱动了。

2.3 配置环境变量

在/etc/profile中添加：

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

创建文件/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf:

/usr/local/cuda/lib64

使上述配置直接生效：

source /etc/profile
sudo ldconfig

2.4 编译SAMPLE

进入/usr/local/cuda/samples:

sudo make all -j4

完成后进入samples/bin/x86_64/linux/release:

./deviceQuery

可以看到你的显卡信息（其实并没什么卵用。

3. 安装cuDNN

cuDNN要注册NVIDIA开发者账号才能下载，我注册了下很快就收到邮件可以下载了，但是蛋疼的intel MKL至今都没收到回复下载不了。。。

这个比较简单，下载下来直接是编译好的lib和include，丢进/usr/local/cuda里就行了：

cd cudnn-* #下载解压后的文件夹
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo ldconfig

4. 安装BLAS

因为在intel网站申请学生版始终没回复，所以就只有用OpenBLAS了。。。

git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
cd OpenBLAS
make -j4
sudo make install PREFIX=/usr/local/openblas

创建文件/etc/ld.conf.d/openblas.conf:

/usr/local/openblas/lib

5. 安装Anaconda

我是直接用pyenv安装的，因为在多个python环境下切换。其实一开始直接编译安装了Anaconda后来发现pyenv又删掉了...

5.1 安装pyenv

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
exec $SHELL -l

5.2 用pyenv安装Anaconda

如果觉得网络不好可以直接把anaconda的sh文件下载下来放到~/.pyenv/cache里。

pyenv install anaconda2-2.5.0
pyenv global anaconda2-2.5.0
pyenv versions

这时你应该可以看到你切换到anaconda2-2.5.0了。另外还可以用pyenv-virtualenv，不过我没有折腾。

6. 安装OpenCV

有个安装脚本，不过靠脚本安装OpenCV毕竟太不靠谱，我是看着脚本一点点自己敲命令装好的。直接把脚本贴上来吧：

arch=$(uname -m)
if [ "$arch" == "i686" -o "$arch" == "i386" -o "$arch" == "i486" -o "$arch" == "i586" ]; then
flag=1
else
flag=0
fi
echo "Installing OpenCV 2.4.10"
mkdir OpenCV
cd OpenCV
echo "Removing any pre-installed ffmpeg and x264"
sudo apt-get -y remove ffmpeg x264 libx264-dev
echo "Installing Dependenices"
sudo apt-get -y install libopencv-dev
sudo apt-get -y install build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm
sudo apt-get -y install libtiff4-dev libjpeg-dev libjasper-dev
sudo apt-get -y install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libxine-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev
sudo apt-get -y install python-dev python-numpy
sudo apt-get -y install libtbb-dev libeigen3-dev
sudo apt-get -y install libqt4-dev libgtk2.0-dev
sudo apt-get -y install libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev
sudo apt-get -y install x264 v4l-utils ffmpeg
sudo apt-get -y install libgtk2.0-dev
echo "Downloading OpenCV 2.4.10"
if ! [ -f "OpenCV-2.4.10.zip" ]; then
  wget -O OpenCV-2.4.10.zip http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.10/opencv-2.4.10.zip/download
fi
echo "Installing OpenCV 2.4.10"
if ! [ -d "opencv-2.4.10" ]; then
  unzip OpenCV-2.4.10.zip
fi
rm OpenCV-2.4.10.zip
cd opencv-2.4.10
rm -rf build
mkdir build
cd build
cmake -D CUDA_ARCH_BIN=3.2 -D CUDA_ARCH_PTX=3.2 -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D BUILD_TIFF=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON ..
make -j
sudo make install
sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig
echo "OpenCV 2.4.10 ready to be used"

前面的安装依赖包倒没什么，到了25行wget opencv的时候发现sourceforge的下载链接已经变了，下不下来，于是到sourceforge.net把OpenCV 2.4.10下下来，再命名成脚本需要的OpenCV-2.4.10.zip（注意大小写，如果你需要按脚本来的话）。

其实已经基本不需要这个脚本文件了，直接一点点敲命令来吧。

cd opencv-2.4.10
mkdir build
cd build
cmake -D CUDA_ARCH_BIN=3.2 -D CUDA_ARCH_PTX=3.2 -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D BUILD_TIFF=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON ..
make -j4
sudo make install
sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig

7. 安装Caffe

终于能装Caffe了，不过先要安装python依赖库。进入caffe安装目录下的python文件夹：

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

至于Matlab接口什么的，我并没有装。

修改Makefile.config，注意需要的几项就行:

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 1

# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
CUDA_DIR := /usr/local/cuda

# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := open
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
BLAS_INCLUDE := /usr/local/openblas/include
BLAS_LIB := /usr/local/openblas/lib

# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location, sometimes it's in root.
ANACONDA_HOME := $(HOME)/.pyenv/versions/anaconda2-2.5.0
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \\
    $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \\
    $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \\

上面的并不是完整文件，只是贴出来需要修改的几项。

最后编译caffe:

make all -j4
make test
make runtest

在我的渣本上需要挺长时间的。。。

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