Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记(个人成功经历）

最新推荐文章于 2023-06-18 17:11:52 发布

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分类专栏： Ubuntu 文章标签： ubuntu caffe nvidia

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本文详细记录了在Ubuntu16.04上安装Caffe的过程，包括禁用nouveau，配置环境变量，安装CUDA 8.0，cuDNN，以及OpenCV3.1。还介绍了如何解决安装过程中遇到的问题，如安装依赖、验证安装成功和设置pycaffe及notebook接口。

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第1步安装依赖包

安装后续步骤或环境必需的依赖包，依次输入以下命令:

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

要确保以上依赖包都已安装成功，验证方法就是重新运行安装命令。

第2步禁用 nouveau

安装好依赖包后需要禁用 nouveau，只有在禁用掉 nouveau 后才能顺利安装 NVIDIA 显卡驱动，禁用方法就是在 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件中添加一条禁用命令，首先需要打开该文件，通过以下命令打开：

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

打开后发现该文件中没有任何内容，写入：

blacklist nouveau option nouveau modeset=0

保存时命令窗口可能会出现以下提示：

** (gedit:4243): WARNING **: Set document metadata failed: 不支持设置属性 metadata::gedit-position

无视此提示～，保存后关闭文件，注意此时还需执行以下命令使禁用 nouveau 真正生效：

sudo update-initramfs -u

PS : 禁用nouveau，其实这一步可能并不需要。因为在厂商安装的原始系统中并没有相关文件，我想可能是因为我们的集成显卡和独立显卡分别有各自的输出端口，可以自主插拔选择显示使用的显卡，而在笔记本等上面，两种显卡是同时连接的，故需要进行禁用。

第3步配置环境变量

同样使用 gedit 命令打开配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc

打开后在文件最后加入以下两行内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

第3步下载、安装 CUDA 8.0

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1smfdqf7 密码：nljk

安装NVIDIA显卡驱动
第四步下载的1.4G的 CUDA中包含有 nvidia 显卡驱动，故此步骤 CUDA 的安装包括了 nvidia 显卡驱动的安装，此时注意你是否已经安装过 nvidia 显卡驱动，若无法保证已安装的 nvidia 显卡驱动一定正确，那就卸载掉之前安装的 nvidia 显卡驱动（卸载方法链接)，然后开始安装 CUDA 8.0；若可以保证已安装正确的 nvidia 显卡驱动，则直接开始安装 CUDA 8.0，在安装过程中选择不再安装 nvidia 显卡驱动。

为了方便开始安装过程的路径查找，把下载的 CUDA 安装文件移动到 HOME 路径下，然后通过 Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，输入帐号密码登录，通过 Ctrl + Alt + F7 可返回图形化模式，在文本模式登录后首先关闭桌面服务：

sudo service lightdm stop

然后通过 Ctrl + Alt + F7 发现已无法成功返回图形化模式，说明桌面服务已成功关闭，注意此步对接下来的 nvidia 驱动安装尤为重要，必需确保桌面服务已关闭。Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，然后运行 CUDA 安装文件进行安装，之前我们已经把 CUDA 安装文件移动至 HOME，直接通过 sh 命令运行安装文件即可：

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --no-opengl-libs

其中 cuda_8.0.61_375.26_linux.run 是我的 CUDA 安装文件名，而你需替换为自己的 CUDA 安装文件名，若此时忘记可直接通过 ls 文件查看文件名，这也是我建议把 CUDA 安装文件移动到 HOME 下的另一个原因。

执行此命令约1分钟后会出现 0%信息，此时长按回车键让此百分比增长，直到100%，然后按照提示操作即可，先输入 accept ，然后让选择是否安装 nvidia 驱动，这里的选择对应第5步开头，若未安装则输入 “y”，若确保已安装正确驱动则输入“n”。

剩下的选择则都输入“y”确认安装或确认默认路径安装，开始安装，此时若出现安装失败提示则可能为未关闭桌面服务或在已安装 nvidia 驱动的情况下重复再次安装 nvidia 驱动，安装完成后输入重启命令重启：

reboot

重启后登录进入系统，配置 CUDA 环境变量，与第3步相同，使用 gedit 命令打开配置文件，在该文件最后加入以下两行并保存，并使该配置生效。

sudo gedit ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

source ~/.bashrc

第4步下载、安装 cudnn

官网链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download （下载对应 cuda 版本且 linux 系统的 cudnn 压缩包，我的是cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz，注意官网下载 cudnn 需要注册帐号并登录）
网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1dHgxTEp 密码：4gqg

解压后进入到文件夹（cuda）中，将其中的文件用以下代码拷贝到cuda的相应目录并更改权限

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安装完成后可用以下命令验证是否安装成功。

 nvcc -V

建立软链接的问题可以看这个《 ubuntu14.04下cuDNN配置(caffe+cuda7.5)》，主要是碰到了下面这个问题：

error while loading shared libraries: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory，

第5步下载、安装 opencv3.1

官网链接： http://opencv.org/releases.html （选择 3.1.0 版本的 source , 下载 opencv-3.1.0.zip）
网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1oArAQCy 密码：fahx

解压到你要安装的位置，由于opecv3.1与cuda8.0不兼容，修改 /opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp 文件内容：

#include "precomp.hpp"
//#if !defined (Have_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)
#if !defined (Have_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) || (CUDART_VERSION>=8000)

命令行进入已解压的文件夹 opencv-3.1.0 目录下，执行：

mkdir build # 创建编译的文件目录
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j8  #编译

编译成功后安装，并通过查看 opencv 版本验证是否安装成功：

sudo make install #安装
pkg-config --modversion opencv

Ubuntu 14.04+cuda8.0+opencv3.1+caffe

第6步安装 caffe

首先在你要安装的路径下 clone ：

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

或者直接从我网盘下载，链接：https://pan.baidu.com/s/1qZlkVtq 密码：g68a
进入 caffe ，将 Makefile.config.example 文件复制一份并更名为 Makefile.config ，也可以在 caffe 目录下直接调用以下命令完成复制操作：

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

复制一份的原因是编译 caffe 时需要的是 Makefile.config 文件，而Makefile.config.example 只是caffe 给出的配置文件例子，不能用来编译 caffe。然后修改 Makefile.config 文件，在 caffe 目录下打开该文件：

sudo gedit Makefile.config

6.1. 修改 Makefile.config 文件内容：

6.1.1. 应用 cudnn

将
#USE_CUDNN := 1
修改成： 
USE_CUDNN := 1

6.1.2.应用 opencv 版本

将
#OPENCV_VERSION := 3 
修改为： 
OPENCV_VERSION := 3

6.1.3.使用 python 接口

将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1 
修改为 
WITH_PYTHON_LAYER := 1

6.1.4. 修改 python 路径

将
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 
修改为： 
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

6.2. 修改 caffe 目录下的 Makefile 文件：

将：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

将：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改为：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

6.3. 修改 /usr/local/cuda/include/host_config.h 文件 :

将
#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
改为
//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

OK ，可以开始编译了，在 caffe 目录下执行：

make all -j8

这是如果之前的配置或安装出错，那么编译就会出现各种各样的问题，所以前面的步骤一定要细心。编译成功后可运行测试：

sudo make runtest -j8

PS：虽然这个不成功好像也没什么关系，反正我就没有成功。

8、安装 pycaffe notebook 接口环境

在上一步成功安装 caffe 之后，就可以通过 caffe 去做训练数据集或者预测各种相关的事了，只不过需要在命令行下通过 caffe 命令进行操作，而这一步 pycaffe 的安装以及 notebook 环境配置只是为了更方便的去使用 caffe ，实际上大多数都是通过 python 来操作 caffe 的，而 notebook 使用浏览器作为界面，可以更方便的编写和执行 python 代码。

6.4 编译 pycaffe

cd caffe-master
sudo make pycaffe -j8

可能出现错误：
python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 没有那个文件或目录

解决方法：
sudo apt-get install python-numpy

6.5 验证
编译 pycaffe 成功后，验证一下是否可以在 python 中导入 caffe 包：

python
>>> import caffe

可能出现错误1：
File "<stdin>", line 1, in <module>   ImportError: No module named caffe

解决方法：
sudo echo export PYTHONPATH="~/caffe/python" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

可能出现错误2：
ImportError: No module named skimage.io

解决方法：pip install -U scikit-image #若没有安装pip: sudo apt install python-pip

6.6 配置notebook环境

首先要安装python接口依赖库，在caffe根目录的python文件夹下，有一个requirements.txt的清单文件，上面列出了需要的依赖库，按照这个清单安装就可以了。

在安装scipy库的时候，需要fortran编译器（gfortran)，如果没有这个编译器就会报错，因此，我们可以先安装一下。

首先进入 caffe/python 目录下，执行安装代码：

sudo apt-get install gfortran
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

安装完成以后执行：

sudo pip install -r requirements.txt

就会看到，安装成功的，都会显示Requirement already satisfied, 没有安装成功的，会继续安装。然后安装 jupyter ：

sudo pip install jupyter

安装完成后运行 notebook :

jupyter notebook
或
ipython notebook

就会在浏览器中打开notebook, 点击右上角的New-python2, 就可以新建一个网页一样的文件，扩展名为ipynb。在这个网页上，我们就可以像在命令行下面一样运行python代码了。输入代码后，按shift+enter运行，更多的快捷键，可点击上方的help-Keyboard shortcuts查看，或者先按esc退出编辑状态，再按h键查看。

搞定收工！
运行caffe自带的两个简单例子

参考博客：
Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录（超详尽） – 主要参考这个
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.1+caffe 安装（基于独立主机&集成显卡&GTX1080Ti）