ubuntu下darknet的gpu配置(包含ros下的)

本文详细介绍了如何在Darknet及ROS环境下配置CUDA,包括修改Makefile中的GPU、CUDNN设置,调整CUDA路径及NVCC编译器路径,确保深度学习模型能在GPU上高效运行。

一,如果你不是在ros中使用的:
只需要修改darknet文件下的Makefile文件的三处位置

第一处:更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置:

GPU=1

CUDNN=1

第二处:更改CUDA的路径(不一的要改,可以先确认一下你的路径是不是正确的)

48~51行,在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装路径,更改前默认路径如下:

ifeq ($(GPU), 1)

COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda/include/

CFLAGS+= -DGPU

LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

例如修改为:

ifeq ($(GPU), 1)
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda-8.0/include/ (要改成自己的位置,不确定的话可以到看一看)
CFLAGS+= -DGPU
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda-8.0/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand(要改成自己的位置)

第三处:23行,修改NVCC的路径(不一定要改,先看看路径和你的是否一样,不一样再改):

NVCC=/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc(要改成自己的位置)

配置完成后保存退出,输入make编译以下就好了。

二,如果是在ros中的
只需要修改darknet_ros/darknet文件下的Makefile文件的三处位置

第一处:更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置:

GPU=1

CUDNN=1

第二处:更改CUDA的路径(不一的要改,可以先确认一下你的路径是不是正确的)

48~51行,在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装

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