Ubuntu 1６.04 LTS, 64bit,cuda ８, Caffe环境配置编译和安装

1 GPU设备

1.1 本人使用的GPU设备

名称：　七彩虹GTX980Ti显卡iGame980Ti烈焰战神X 6G

１．２硬件问题

Laboratory Tested Hardware:

Berkeley Vision runs Caffe with K40s, K20s, and Titans including models at ImageNet/ILSVRC scale. We also run on GTX series cards and GPU-equipped MacBook Pros. We have not encountered any trouble in-house with devices with CUDA capability >= 3.0. All reported hardware issues thus-far have been due to GPU configuration, overheating, and the like.

CUDA compute capability:

如果设备的运算能力 <= 2.0, 受限于设备的性能, 可能需要减少 CUDA的线程数量和批处理的大小(sizes). 你的吞吐量可能会发生变化.

安装后, 参照我们的 reference performance numbers 确保所有的配置是正确的.

工程问题请参照 hardware/compatibility.

２ GPU驱动、ＧＰＵ开发工具安装、Ｃｕｄｎｎ

2.1 基于cuda_8.0.44_linux2.run安装

　下载地址：　http://blog.youkuaiyun.com/real_myth/article/details/52724892

2.2 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

install path：　/usr/local/cuda-8.0/

其中，/usr/local/cuda/是软连接，指向/usr/local/cuda-8.0/

３ Caffe

３．１　一般依赖

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

CUDA: 通过apt-get 或者 NVIDIA 的　.run 包安装.NVIDIA的包一般包含最新的库和驱动版本,但是安装需要手动设置.如果通过做安装包安装，依赖库和驱动可以分别独立的安装; 驱动绑定的依赖库可能会比较旧，但是对于只使用CPU的模式可以跳过.

BLAS: 安装 ATLAS 通过 sudo apt-get install libatlas-base-dev 或者 install OpenBLAS 或者 MKL（较好的CPU性能）完成.

Python (可选): 如果使用默认的Python，用于 pycaffe接口Python头文件安装方式：sudo apt-get install python-dev.

３．２　兼容性 16.04

Ubuntu 16.04需要安装CUDA 8

Ubuntu 14.04剩余的依赖

在版本 14.04下都是依赖包的方式.

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

Ubuntu 12.04剩余的依赖

在12.04下需要手工安装.

# glog
wget https://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz
tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make && make install
# gflags
wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip
unzip master.zip
cd gflags-master
mkdir build && cd build
export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1
make && make install
# lmdb
git clone https://github.com/LMDB/lmdb
cd lmdb/libraries/liblmdb
make && make install

注意： glog 和最新的 gflags 版本 (2.1)不兼容, 所以要先给予 glog 编译.

４编译

4.1 Makefile

现在已经具备了所有的依赖条件, 编辑你的配置文件 Makefile.config，改变你的安装路径 (you should especially uncomment and setBLAS_LIB accordingly on distributions likeCentOS / RHEL / Fedora where ATLAS is installed under/usr/lib[64]/atlas)，默认的配置是可以的，但是如果你使用的是Anaconda Python，请解注释相关的行。

cp Makefile.config.example Makefile.config
# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python)
make all
make test
make runtest

编译的时候如果要引入cuDNN加速，你需要在文件Makefile.config中解注释USE_CUDNN := 1。

如果你的电脑上没有 GPU，你应该使用CPU-only模式的Caffe，请在文件Makefile.config中解注释CPU_ONLY := 1 。

要编译 Python 和 MATLAB 包，请独立的执行make pycaffe和make matcaffe . 请务必首先在Makefile.config中配置你的MATLAB 和 Python路径！

Distribution: 运行 make distribute来创建一个包含所有的Caffe 头文件, 编译好的依赖库，二进制文件等的分布式路径，用于其他机器的配置.

Speed: 如果要快速的编译,请通过make all -j8的方式并行编译，其中8是并行编译的线程的数量(并行线程的数量最好等于你机器CPU核的数量).

到目前为止,你已经安装了Caffe, 请参照 MNIST tutorial 和 reference ImageNet model tutorial进行进一步的操作.

4.2 使用CMake (beta)编译

通过手工编辑Makefile.config的方式告诉 Caffe 寻找依赖的的位置, Caffe 也提供了一个基于 CMake的编译系统 (currently in “beta”).要求CMake 版本 >= 2.8.8. 基本的安装步骤如下:

mkdir build
cd build
cmake ..
make all


make runtest

See PR #1667 for options and details.

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4.2 使用CMake (beta)编译

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