Ubuntu16.04+CUDA8.0+cudnn v5.1+opencv3.1(2.4.10)+caffe+GTX 1080Ti 机器配置记录

最新推荐文章于 2023-02-01 15:33:30 发布

icepasserby

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分类专栏： caffe 文章标签： caffe ubuntu 显卡驱动动作识别

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/icepasserby/article/details/78787865

从暑假就开始装环境，一路踩坑，终于忍不了了决定在博客上记录一下，方便自己查看，也希望能帮到遇到同样问题的朋友。

2017.11.23：

caffe又不能训练了，怀疑是之前为了提取光流把opencv版本从3.1降到了2.4导致的，于是重新下载并编译了opencv3.1，但是仍然报错：

E1123 09:29:26.794917 4138 common.cpp:114]Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available.

和F112311:12:25.336674 15624 cudnn_conv_layer.cpp:53] Check failed: status== CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0)CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

百度说是显卡驱动的问题应该重装（http://blog.youkuaiyun.com/TaylorMei/article/details/77968197?locationNum=10&fps=1），但鉴于和驱动有关的东西更改以后系统会崩，而且之前可以测试mnist和fasterrcnn的时候就是这个驱动版本，于是打算把caffe删掉重新下载重新编译，重新下载的压缩文件同时保存在mypassport
但是删掉caffe用github新下载的重新编译，到mnist测试时还是报一样的错误。
用系统自带的软件和更新把显卡驱动改成了381.22，之前是384.98，结果cuda也不能用了
卸载了驱动和cuda（http://blog.youkuaiyun.com/u012436149/article/details/53163346），重新安装了一遍，版本和之前一样384和8.0，结果编译caffe还是runtest能过但一测试mnist就报错，错误同上
采用tsn（https://github.com/yjxiong/temporal-segment-networks#start-training）下的caffeaction编译（才知道这也是个caffe），把系统默认的opencv改成了2.4.10，编译通过，但run test 出现了如下错误：

E1124 09:02:54.143685 3694 common.cpp:138]Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available.

F1124 09:02:54.165396 3694 common.cpp:201] Checkfailed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0)CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
这回test都不通过了，同样还是cublas的问题，此时光流还可以提取，于是计划先提取一些光流。

2017.11.24

采用http://blog.youkuaiyun.com/lenbow/article/details/51683783的方法卸载掉384.98，重装375.66（下载参考这篇https://zhuanlan.zhihu.com/p/27917556最后），安装驱动的.run文件时需要把系统默认语言改成英文，否则中文会显示成实心的菱形。按照此方法成功安装了375.66，直接用apt-get安装不知道为什么还会是384

然后卸载掉cuda再重装，重新按照教程走一遍直到编译，最后训练mnist数据集也终于能成功了！看来果然是显卡驱动版本的问题！

但是在训练tsn网络时还是有[libprotobuf ERRORgoogle/protobuf/text_format.cc:274] Error parsing text-formatcaffe.NetParameter: 19:12: Message type "caffe.LayerParameter" hasno field named "bn_param".

F1124 19:10:18.841284 32660upgrade_proto.cpp:88] Check failed:ReadProtoFromTextFile(param_file, param) Failed to parseNetParameter file:models/ucf101/tsn_bn_inception_rgb_deploy.prototxt这样的问题，已经更改了~/.bashrc中Python的路径，但还是有这个问题

重启电脑以后发现可以测试了！第二天过来看发现测试split1 rgb准确率是86.02%竟然比作者论文里的还要高一些！后来看作者说是因为单个模式的测试不够稳定，需要把rgb，flow，warpedflow结合在一起看

2017.11.29测试split1 flow结果：

Accuracy 87.63%

real 44m22.896s

user 38m20.592s

sys 4m4.524s

2017.12.12

开机以后在登录界面显示分辨率不正常，输密码以后显示系统出现问题，闪了一下又到了登录界面，nvidia-smi看了一下发现果然又是显卡的问题，于是按照之前的操作重新装了一遍375.66，现在又能用了，真的太不稳定了！ctrl+alt+F1的时候因为我系统语言是中文，好多提示又显示成了菱形图案，于是还更改了一下系统语言，决定以后就用英文版了，想想可能过阵子又得重装驱动吧。。。还好我安装包一直放在home期间重装驱动的时候也报了一个错“you appear to be running an X server”上一次安装驱动出现这个问题我记得是因为我没进tyy1，但这次进了依然有，解决办法：http://blog.youkuaiyun.com/eclipse_c/article/details/23302061。然后安装好驱动再sudo service start lightdm以后就回到了图形桌面，但关机的时候出现了“failed to start load kernel modules”，上一次装完也有这个问题，但因为没有影响使用所以就忽略了，现在想想估计就是这个原因导致我用着用着突然又崩了，于是用http://blog.youkuaiyun.com/hello_java_android/article/details/54091293的方法试了一下，目前还没有再次看到那个failed提示。

2017.12.15

昨天关机的时候发现还是有那个failed的提示，大概是之前的设置没有用吧，这个问题暂时还没解决，不是每次关机都出现，只有用的时间长一点再关机才会出现。

昨天想用手上ntu的数据微调kinetic预训练的网络，结果失败了，loss一直在4.6不收敛，后来试了一下微调ImageNet预训练的网络就成功了，前面不成功的原因可能是prototxt不匹配的缘故，应该要按照给出的deploy文件添加输入输出层自己写一个。附图训练的结果：