文档章节

caffe ubuntu 14.04 install

s
 showqing
发布于 2017/07/19 16:14
字数 1329
阅读 28
收藏 1

http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm

最近因为各种原因,装过不少次Caffe,安装过程很多坑,为节省新手的时间,特此总结整个安装流程。

关于Ubuntu 版本的选择,建议用14.04这个比较稳定的版本,但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验要差很多!!!

Caffe的安装过程,基本采纳 这篇文章 然后稍作改动,跳过大坑。

Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm

1. 安装开发依赖包

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install vim cmake git
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

2. 安装CUDA

一般电脑都有双显卡:Intel 的集成显卡 + Nvidia 的独立显卡。要想两个显卡同时运行,需要关闭 lightdm 服务。

2.1 到 这里 下载安装包,选Linux x86 下的 Ubuntu 14.04, Local Package Installer,下载下来的文件为

  cuda-repo-ubuntu1404-7-0-local_7.0-28_amd64.deb

2.2 在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备

2.3 进入Ubuntu, 按 ctrl+alt+F1 ,登入自己的账号,然后输入以下命令

sudo service lightdm stop

2.4 安装 CUDA,cd 到安装包目录,输入以下命令:

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-0-local_7.0-28_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda 

安装完后重启电脑。

3. 安装cuDNN

3.1 到这里注册下载,貌似注册验证要花一两天的样子,嫌麻烦的可以直接到Linux公社资源站下载

资源包下载地址

------------------------------------------分割线------------------------------------------

FTP地址:ftp://ftp1.linuxidc.com

用户名:ftp1.linuxidc.com

密码:www.linuxidc.com

在 2015年LinuxIDC.com\7月\Caffe在Ubuntu 14.04 64bit 下的安装

下载方法见 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-10/91140.htm

------------------------------------------分割线------------------------------------------

3.2 完后到下载目录,执行以下命令安装

tar -zxvf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
cd cudnn-6.5-linux-x64-v2
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

 再更新下软连接

cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.48 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so

3.3 设置环境变量

gedit /etc/profile

在打开的文件尾部加上

PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export PATH

保存后执行以下命令使之生效

source /etc/profile

同时创建以下文件

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

内容是

/usr/local/cuda/lib64

保存后,使之生效

sudo ldconfig

4. 安装CUDA Sample 及 ATLAS

4.1 Build sample

cd /usr/local/cuda/samples
sudo make all -j8

我电脑是八核的,所以make 时候用-j8参数,大家根据情况更改,整个过程有点长,十分钟左右。

4.2 查看驱动是否安装成功

cd bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

出现以下信息则成功

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 670"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          6.5 / 6.5
  CUDA Capability Major/Minor version number:    3.0
  Total amount of global memory:                 4095 MBytes (4294246400 bytes)
  ( 7) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:     1344 CUDA Cores
  GPU Clock rate:                                1098 MHz (1.10 GHz)
  Memory Clock rate:                             3105 Mhz
  Memory Bus Width:                              256-bit
  L2 Cache Size:                                 524288 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 670
Result = PASS

4.3 安装ATLAS

ATLAS是做线性代数运算的,还有俩可以选:一个是Intel 的 MKL,这个要收费,还有一个是OpenBLAS,这个比较麻烦;但是运行效率ATLAS < OpenBLAS < MKL

我就用ATLAS咯:

sudo apt-get install libatlas-base-dev 

5. 安装Caffe需要的Python包

网上介绍用现有的anaconda,我反正不建议,因为路径设置麻烦,很容易出错,而且自己安装很简单也挺快的。

首先需要安装pip

sudo apt-get install python-pip

再下载caffe,我把caffe放在用户目录下

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

再转到caffe的python目录,安装scipy

cd caffe/python
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

最后安装requirement里面的包,需要root权限

sudo su
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

如果提示报错,一般是缺少必须的包引起的,直接根据提示 pip install <package-name>就行了。

安装完后退出root权限

exit 

6. 编译caffe

首先修改配置文件,回到caffe目录

cd ~/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
gedit Makefile.config

这里仅需修改两处:

i) 使用cuDNN

# USE_CUDNN := 1

这里去掉#,取消注释为

 

USE_CUDNN := 1

ii) 修改python包目录,这句话

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
  /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

改为

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
  /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

因为新安装的python包目录在这里: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/

接下来就好办了,直接make

make all -j4
make test
make runtest
make pycaffe

这时候cd 到caffe 下的 python 目录,试试caffe 的 python wrapper安装好没有:

python
import caffe

如果不报错,那就说明安装好了。

© 著作权归作者所有

共有 人打赏支持
s
粉丝 2
博文 51
码字总数 7278
作品 0
南京
私信 提问
Some Notes of Python Interfaces Pycaffe (Caffe)

Operating System: Ubuntu 14.04 Follow the introduction provided on the website https://blackbricksoftware.com/bit-on-bytes/95-scikit-image-installation-for-ubuntu-14-04 and inst......

JiaMing
2015/11/27
132
0
Some Notes of Caffe Installation

Operating System: Ubuntu 14.04 1. Uninstall the default NVIDIA driver provided by the operating system: 2. Install the dependent packages: 3. Download CUDA from the official web......

JiaMing
2015/11/25
101
0
多人脸部\肢体\手部识别OpenPose安装

项目网址: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 项目需求: 操作系统: win7, win8, win10; ubuntu14.04, 16.04 cuda: 7.5, 8 cuDNN5.1 posefacehands.gif windows下的安......

HappyHorizon
2017/08/25
0
0
Ubuntu上安装DeepDream图像深度学习系统

There are a lot of steps here but they're very straightfoward. I pulled my AMD card out this afternoon after work, installed the Nvidia GPU, and had Deep Dream up and running in......

openthings
2016/03/03
94
0
深度学习框架--Caffe2

Caffe2 是一个兼具表现力、速度和模块性的深度学习框架,是 Caffe 的实验性重构,能以更灵活的方式组织计算。由 FaceBook 开源,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型。 建...

匿名
2017/04/19
4.6K
1

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

升压变换器 Boost

工作特点 输入输出极性相同。 开关管 MOS 和负载构成并联,在MOS 导通时,电流通过 L 滤波,电源对 L 充电。 当 MOS 断开时,L 向负载及电源放电,输出电压将是 Ui+U L ,达到升压的目的。 ...

colinux
27分钟前
1
0
OSChina 周一乱弹 —— 你狗命在我手上

Osc乱弹歌单(2018)请戳(这里) 【今日歌曲】 小小编辑:推荐歌曲,《I.W.A.B.N》- Lil Ghost 《I.W.A.B.N》- Lil Ghost 手机党少年们想听歌,请使劲儿戳(这里) 几天没见, 大王(@罗马的...

小小编辑
29分钟前
169
6
轻量级 memcached缓存代理 twemproxy实践

本文内容脑图如下: 文章共 533字,阅读大约需要 2分钟 ! 概 述 twemproxy(nutcracker) 是 Twitter开源的轻量级 memcached / redis 代理服务器,本质就是一个集群管理工具,主要用来弥补 ...

CodeSheep
49分钟前
7
0
Apache日志不记录访问静态文件,访问日志切割,静态元素过期时间设置

Apache配置不记录访问静态文件的日志 网站大多元素为静态文件,如图片、css、js等,这些元素可以不用记录 vhost原始配置 <VirtualHost *:80> ServerAdmin test@163.com DocumentRoo...

野雪球
今天
3
0
聊聊storm的ICommitterTridentSpout

序 本文主要研究一下storm的ICommitterTridentSpout ICommitterTridentSpout storm-core-1.2.2-sources.jar!/org/apache/storm/trident/spout/ICommitterTridentSpout.java public interface......

go4it
今天
4
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部