Caffe + Ubuntu 12.04 64bit + CUDA 5.5 配置说明

最新推荐文章于 2021-05-25 20:32:21 发布

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本文提供了一套详细的Ubuntu环境搭建指南，包括安装基础库、NVIDIA驱动、CUDA、Intel MKL、OpenCV、Caffe所需的Python环境、以及编译Caffe的步骤，最终使用MNIST数据集验证Caffe的正确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一.安装build-essentials

1.基本库安装

<pre name="code" class="html"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">sudo apt-get install libprotobuf-devlibleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev</span>

2.其他库安装

# glog
wgethttps://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz
tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make && make install

<pre name="code" class="html"># gflags
wgethttps://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip
unzip master.zip
cd gflags-master
mkdir build && cd build
export CXXFLAGS="-fPIC"&& cmake .. && make VERBOSE=1
make && make install

<pre name="code" class="html"># lmdb
#git clone git://gitorious.org/mdb/mdb.git（注：git clone时出错，因此换为下面方式获取）
wgethttps://github.com/wizawu/lmdb/archive/lmdb.master.zip
unziplmdb.master.zip
cd lmdb.master/libraries/liblmdb
make && make install

注：安装完成后需要为lmdb添加library路径

sudo gedit/etc/ld.so.conf.d/lmdb.conf

2.在文件中添加内容

/usr/local/lib

3.完成lib文件的链接操作，执行：

sudo ldconfig -v

二.安装NVIDIA驱动 (3.4.0)和CUDA 5.5

请按照我的博客《Ubuntu12.04 安装 cuda5.5》安装

三.安装Intel MKL

1.安装BLAS，这里可以选择（ATLAS，MKL或者OpenBLAS），我这里使用MKL，首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL，下载地址，可以下载Student版的，先申请，然后会立马收到一个邮件（里面有安装序列号），打开照着下载就行了。下载完之后，要把文件解压到它是保存在home/username

接下来是安装过程，先授权，然后安装：

$ tar zxvfcpp_studio_xe_2013_sp1_update3.tar.gz  （如果你是直接拷贝压缩文件过来的）
$ chmod a+x/home/username/cpp_studio_xe_2013_sp1_update3 -R
$ sudo ./install_GUI.sh

安装的时候，可以安装到root权限下，或者sudo权限，我是装在root权限下，避免麻烦，这时就必须确保已经为root设置过密码了，然后会让你输入你申请的时候发给你的序列号。没设置的话，执行：

$ sudo passwd root

2.MKL与CUDA的环境设置

进行如下操作

1. 新建intel_mkl.conf，使用如下命令：

$sudo gedit/etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf

添加如下内容并保存

/opt/intel/lib/intel64

/opt/intel/mkl/lib/intel64

2. 新建cuda.conf，使用如下命令：：

$sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

添加如下内容并保存

/usr/local/cuda/lib64

/lib

3. 完成lib文件的链接操作，执行：

<pre name="code" class="html">$<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> sudo ldconfig -v</span>

四.安装OpenCV

使用Github上写好的完整的安装脚本：下载地址

下载该脚本，进入Ubuntu/2.4 目录

然后安装最新版本（当前为2.4.9）

sudo ./opencv2_4_9.sh

脚本会自动安装依赖项，下载安装包，编译并安装OpenCV。整个过程会比较漫长。

五.安装Caffe所需要的Python环境

见我的博客《Ubantu 12.04 安装theano +pylean2》

六.编译Caffe

1. 切换到Caffe的下载文件夹，然后执行：

$ cp Makefile.config.exampleMakefile.config

注：修改新生成的Makefile.config文件，修改“BLAS := mkl”，这个非常重要。

$ make all
$ make test
$ make runtest

我这步遇到一个问题是关于compute_50，只需注释掉Makefile.config中的compute_50部分，如下所示，出现这个错误的原因是CUDA5.5不支持compute_50

CUDA_ARCH := -gencodearch=compute_20,code=sm_20 \

-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \

-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \

-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \

#-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \

#-gencode arch=compute_50,code=compute_50

七.使用MNIST数据集进行测试

Caffe默认情况会安装在$CAFFE_ROOT，就是解压到那个目录，例如：$ home/username/caffe-master，所以下面的工作，默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是，用于测试Caffe是否工作正常，不做详细评估。具体设置请参考官网

1. 数据预处理

可以用下载好的数据集，也可以重新下载，我网速快，这里就偷懒直接下载了，具体操作如下：

<pre name="code" class="html">$ sudo sh data/mnist/ ./get_mnist.sh

2. 重建LDB文件，就是处理二进制数据集为Caffe识别的数据集，以后所有的数据，包括jpe文件都要处理成这个格式

$ sudo sh examples/mnist/./create_mnist.sh

生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/文件夹，这里包含了LDB格式的数据集

3. 训练mnist

$ sudo sh examples/mnist/ ./train_lenet.sh

注意：新版的caffe必须在主目录下进行操作

引用：

[1].http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html

[2].http://www.haodaima.net/art/2823705

[3].http://caffe.berkeleyvision.org/