jetson nano 安装Caffe(二)

最新推荐文章于 2025-04-12 15:05:55 发布

南有木兮木不知

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分类专栏： linux AI C++

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本文详细介绍了在Linux环境下安装Caffe深度学习框架的全过程，包括系统环境检查（CUDA、cuDNN、OpenCV）、依赖项安装、Caffe源码下载及编译配置，并解决了cmake与CUDA10不匹配的问题。

检查系统环境（cuda cudnn opencv 等）

 # 检查CUDA
nvcc -V     
 # 检查opencv
pkg-config opencv --modversion 
# 检查cuDNN
cp  /usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN   .   #进入例子目录
cd mnistCUDNN
sudo make     #编译一下例子
./mnistCUDNN # 执行

2.安装依赖项

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
 
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
 
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
 
sudo apt-get install git cmake build-essential

3.下载caffe及安装

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 
cd caffe 
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4 
make install

本想这一路下来就好了，却遇到了第一个问题，cmake … 报错：

CMake error with "CUDA_cublas_device_LIBRARY"

百度是无用了，用bing查了一下，遇到这问题的还真有，说是cmake与cuda10不匹配，得升级。
我这里升级到了cmake3.12.2，卸载cmake sudo apt remove cmake -y
(1)下载Cmake-3.12.2源码包

官网下载地址:https://cmake.org/download/

(2)安装

tar -zxvf cmake3.12***
cd cmake3.12
sudo ./bootstrap
sudo make -j4
sudo make install

按理来讲到这一步已经全部安装完成cmake --version就会出来版本号，若提示找不到cmake则做如下处理：

whereis cmake
result :
cmake: /usr/lib/aarch64-linux-gnu/cmake /usr/lib/cmake /usr/local/bin/cmake /usr/share/cmake

vim ~/.bashrc
添加：
export PATH=:/usr/local/bin/cmake:$PATH
source  ~/.bashrc

当然我上面用的是/usr/local/bin/cmake 也可以用其它这几个，都一样。
然后再返回去cmake … 就能正确的安装caffe 了。

4.运行结果

~/caffe$ python
Python 2.7.15rc1 (default, Nov 12 2018, 14:31:15) 
[GCC 7.3.0] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import caffe
>>>

引用：
https://blog.youkuaiyun.com/beckhans/article/details/89393280
https://blog.youkuaiyun.com/cwj066/article/details/82527006