NVIDIA/DIGITS项目中的Caffe编译指南

NVIDIA/DIGITS项目中的Caffe编译指南

DIGITS Deep Learning GPU Training System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DIGITS

前言

在深度学习领域，Caffe是一个广为人知的框架，而NVIDIA针对其GPU硬件进行了深度优化的NVcaffe版本更是性能卓越。本文将详细介绍如何在NVIDIA/DIGITS环境中编译Caffe框架，为后续的深度学习应用打下坚实基础。

准备工作

硬件要求

为了获得最佳性能，建议配置：

• 一块或多块NVIDIA GPU（计算能力3.5及以上）
• 最新版NVIDIA驱动程序
• CUDA工具包（推荐8.0或更高版本）
• cuDNN加速库（与CUDA版本匹配）

系统依赖

在Ubuntu系统上，需要安装以下基础依赖包：

sudo apt-get install --no-install-recommends \
    build-essential cmake git gfortran \
    libatlas-base-dev libboost-filesystem-dev \
    libboost-python-dev libboost-system-dev \
    libboost-thread-dev libgflags-dev \
    libgoogle-glog-dev libhdf5-serial-dev \
    libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev \
    libsnappy-dev python-all-dev python-dev \
    python-h5py python-matplotlib python-numpy \
    python-opencv python-pil python-pip \
    python-pydot python-scipy python-skimage \
    python-sklearn

Protobuf 3编译

在编译Caffe之前，必须先编译安装Protocol Buffers 3.x版本。这是Caffe用于序列化数据的关键组件。请参考相关文档完成Protobuf 3的编译安装。

获取源代码

建议使用NVIDIA官方维护的Caffe分支（NVcaffe），该版本针对NVIDIA GPU进行了专门优化：

# 设置Caffe源码目录（可自定义）
export CAFFE_ROOT=~/caffe
git clone <NVcaffe仓库地址> $CAFFE_ROOT -b 'caffe-0.15'

设置CAFFE_ROOT环境变量有助于DIGITS自动检测Caffe安装位置，但这一步是可选的。

Python依赖安装

Caffe的Python接口需要以下依赖包：

sudo pip install -r $CAFFE_ROOT/python/requirements.txt

如果遇到导入错误，可以尝试逐个安装：

cat $CAFFE_ROOT/python/requirements.txt | xargs -n1 sudo pip install

编译安装

推荐使用CMake进行编译配置，它能自动检测系统依赖关系：

cd $CAFFE_ROOT
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j"$(nproc)"
make install

编译选项说明

1. 并行编译：-j"$(nproc)"参数会根据CPU核心数自动设置并行编译任务数，显著加快编译速度
2. CMake优势：相比传统Makefile，CMake能更好地处理依赖关系，特别是对于多版本库共存的情况
3. 安装路径：默认安装到系统路径，如需自定义可使用cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/install ..

验证安装

编译完成后，可以通过以下命令验证安装是否成功：

cd $CAFFE_ROOT
./build/tools/caffe --version

如果输出显示正确的版本信息（如0.15.x），则表明编译成功。

常见问题解决

1. CUDA版本不匹配：确保安装的cuDNN与CUDA版本兼容
2. Python路径问题：如果出现Python导入错误，检查PYTHONPATH是否包含Caffe的Python目录
3. 依赖缺失：CMake会提示缺失的依赖项，根据提示安装相应包即可

性能优化建议

1. 启用cuDNN加速以获得最佳性能
2. 根据GPU架构调整编译选项（如针对Pascal架构优化）
3. 考虑使用CCache加速后续编译过程

通过以上步骤，您已经成功为NVIDIA/DIGITS环境编译了优化版的Caffe框架，为后续的深度学习模型训练和部署做好了准备。

DIGITS Deep Learning GPU Training System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DIGITS