Caffe GPU版 安装配置

Caffe GPU版 安装配置

caffe是一个深度学习框架，由贾杨清博士开发。本文主要从如下几点介绍：

硬件环境

系统:Ubuntu14.04
主显： Gallium 独显： GeForce GTX TITAN XP
Intel E5-2620 V4 16

软件环境

cuda8.0 cudnn V5
caffe

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1 cuda8.0安装

1.1 检查自己的电脑是否具备安装cuda8.0的条件

a) 检查自己的GPU是否是CUDA-capable

在终端中输入：  lspci | grep -i nvidia ，会显示自己的NVIDIA GPU版本信息 
去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中

b) 检查自己的系统中是否装了gcc

在终端中输入： gcc –version 可以查看自己的gcc版本信息

c) 检查是否安装了kernel header和 package development

在终端中输入： uname –r 可以查看自己的kernel版本信息 
在终端中输入： sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) 
可以安装对应kernel版本的kernel header和package development

1.2 安装cuda8.0

cuda8.0 是从官网上下载的 cuda_8.0.61_375.26_linux.run

a) 禁用 nouveau

终端中运行： lsmod | grep nouveau，如果有输出则代表nouveau正在加载。 
在/etc/modprobe.d中创建文件blacklist-nouveau.conf，命令行输入如下
touch /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf    
gedit blacklist-nouveau.conf 
在文件中输入一下内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
如果禁用成功 输入命令没有输出
更新一下 sudo update-initramfs –u

b) 重启电脑(sudo reboot)

到达登录界面时，组合键 alt+ctrl+f1，输入计算机用户名跟密码

c) 关闭图形化界面

输入 sudo service lightdm stop

d) cuda安装

输入 sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

注意：
1）cuda需放在/home下 ,如果路径不对 可以cd进入文件的位置进行安装
2）遇到提示是否安装openGL ，选择no（如果你的电脑跟我一样是双显，且主显是非NVIDIA的GPU需要选择no，否则可以yes）
3）install nvidia accelerated Graphics Driver （y） 但这是也可以选择否 cuda8.0安装完成后再装驱动
4）其他都选择yes或者默认 ，安装成功后，会显示installed，否则会显示failed。

e) 重新启动图形化界面。

输入 sudo service lightdm start 
组合键Alt + ctrl +F7，返回到图形化登录界面。 

如果能够成功登录，则表示不会遇到循环登录的问题，基本说明CUDA8.0安装成功了。

f) 重启电脑。

检查Device Node Verification。
检查路径/dev下 有无存在名为nvidia*（以nvidia开头）的多个文件(device files)
如果没有的话，可以参考官方文档里的指导步骤，进行添加。

g) 设置环境变量。

终端中输入 sudo gedit /etc/profile 
在打开的文件末尾，添加以下两行。
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

h) 检查cuda8.0是否安装成功

1）检查 NVIDIA Driver

cat /proc/driver/nvidia/version 
会有NVIDIA Driver的版本号

2）检查 CUDA Toolkit

 终端输入 nvcc –V  会输出CUDA的版本信息

3)编译cuda的例子

cd到NVIDIA_CUDA-8.0_Samples存放的路径
然后终端输入： make 

4） 运行编译生成的二进制文件

切换路径 ： cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release 
终端输入 ： ./deviceQuery    

看到这个说明cuda配置成功

1.3 安装 cudnn V5

1）cudnn-8.0-linux-X64-V5.1 从官网上下载 但是需要注册账号

首先先解压cudnn-8.0-linux-X64-V5.1 放在/home目录下
cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/include/
cd cuda/lib64
sudo cp lib* /usr/local/lib/

2）更新一下

cd /usr/local/lib sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.10
sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig

注意：libcudnn.so后面跟的数字可能和你下载的 cudnn 包小版本的不同而不同，去~/cuda/lib64下看一眼，相对应地进行修改。

2 caffe 配置安装

1）首先安装一些依赖库

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev  libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev   

2）git安装

sudo apt-get install vim cmake git 

3）下载caffe

sudo git clone git://github.com/BVLC/caffe.git

4）安装pip

sudo apt-get update   //更新
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python-pip //安装pip

5）安装py依赖库

cd /home/用户名/caffe/python
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

6）安装opencv

sudo git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV   
cd Install-OpenCV/RedHat
sudo ./opencv_latest.sh

7）更改caffe配置

cp Makefile.config.example  Makefile.config
sudo gedit Makefile.config

Makefile.config中需要取消注释：

USE_CUDNN := 1
OPENCV_VERSION := 3 //opencv3

8)caffe编译

make all 
make test
make runtest

参考文献

【1】http://www.jianshu.com/p/69a10d0a24b9
【2】http://blog.youkuaiyun.com/masa_fish/article/details/51882183
【3】http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm
【4】http://blog.youkuaiyun.com/gxb0505/article/details/54926558
【5】https://developer.nvidia.com/cuda-downloads //cuda下载地址
【6】https://developer.nvidia.com/cudnn //cudnn下载地址