ubuntu16.04+cuda10.0+cudnn7.4+opencv2.4.9.1+python2.7安装过程填坑简单回忆记录

本文记录了在Ubuntu16.04环境下,安装CUDA10.0、CUDNN7.4、OpenCV2.4.9.1和Python2.7过程中遇到的坑及解决方案,包括CUDA版本选择、库文件缺失、Python模块导入错误、protobuf安装、matplotlib升级、MNIST测试失败等问题的解决方法。

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本人安装过程参考博客

坑一:安装CUDA
一开始装的是CUDA10.1,但是因为一些原因(比如:驱动的问题,毕竟caffe对于库之间的依赖性太强了),导致caffe编译过程报错,无法解决,只能更换CUDA 版本至CUDA10.0。

坑二:如果报错:找不到 lcxxxx 就说明库里没有该.so文件,只要在安装包中找到再复制到对应的路径下就行,至于无法复制的问题,网上很容易就能找到解决方法,这里就不多加赘述。

坑三:python / import caffe 报错:ImportError: No module named caffe
这里的原因是没有把caffe加入全局变量中,解决方法如下:

编辑文件:
vim .bashrc
在文件末尾添加一行:
export PYTHONPATH=/home/zh/caffe/python:$PYTHONPATH
激活一下:
source .bashrc

坑四:python / import caffe 报错:ImportError: No module named skimage.io
参考博客提供的解决方法并不能解决问题,不能直接用类似一下的命令解决,因为python2.7的兼容问题。

sudo pip install scikit-image

解决方法为直接用apt-get安装skimage,完美解决。命令如下:

sudo apt-get install python-skimage

补充:
我的情况是已经可以import caffe成功了,然后在我安装了anaconda之后,import caffe 时报错:

ImportError: No module named google.protobuf.internal

按照参考提供的方法:

sudo apt-get install python-protobuf

并不能解决,所以我利用conda安装一遍protobuf,完美解决:

conda install protobuf

坑五:再解决caffe的python接口问题之后,报了一个warning,可以不用管,如果想去掉的话,可以输入如下命令:

sudo pip install --upgrade matplotlib

坑六:用mnist做测试的时候

I0531 01:57:06.979207 16077 caffe.cpp:204] Using GPUs 0
F0531 01:57:06.979321 16077 common.cpp:66] Cannot use GPU in CPU-only Caffe: check mode.

很简单,只需要把 caffe/examples/mnist/lenet_solver.prototxt 中的

#solver mode:CPU or GPU
solver_mode:GPU

改为:

#solver mode:CPU or GPU
solver_mode:CPU

坑七:pip下载太慢的解决:试了很多。最后还是阿里云最快,可能是因为我之前换过阿里源的原因。
方法为:

mkdir ~/.pip
vim ~/.pip/pip.conf
按ENTER进入新的空白文件,在该文件中加入如下内容:
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

之后在使用pip下载的时候可能会报错:File contains no section headers.
原因是文件格式出了问题,可以参照网上提供的用一段程序修改格式,我推荐的方式是先删掉pip.conf文件,然后用touch pip.conf重新创建一个空的文件,然后将文件内容添加进去,就可以了

坑八:cp: 无法通过符号链接’文件名’进行操作
很简单,只需要在终端输入一句命令:

sudo nautilus

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