Ubuntu16.04 安装caffe

本人经过数次个人摸索，总算装上了caffe，踩了不少坑，写这篇博客希望可以让别人少走弯路

一.nvidia 驱动安装

因为我是重装了系统所以之前没有安过nvidia驱动，如果之前有装得话，可以自行删除，先

通过快捷键Ctrl+Alt+T打开终端

sudo apt-get remove --purge nvidia-*

下面开始安装

首先添加官方源

sudo  add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

然后刷新软件库并安装(首先先去http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us查询自己适合的驱动)

sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367 nvidia-settings nvidia-prime

上面的nvidia-367根据你查询的结果自行更改

Ps:这方法适用于Ubuntu16.04其他版本可能有问题

安装完成之后重启电脑

然后在命令行输入

nvidia-settings

应该会出现如下界面



这就说明成功了，至此笔者是没遇到过什么问题，如果有问题的话自行google。

二

CUDA8.0安装与配置(先要随便注册个帐号）

1.首先先去官网下载



Base Installer和Patch 1都要下载

下载完后进行md5检测，如果不对的话就重新下载吧。

下载完成后

cd 进入你下载的目录

chmod 777 cuda_8.0.27_linux.run //根据自己下载的文件自行修改后面的版本号
sudo ./cuda_8.0.27_linux.run --override  //不加--override会出现不支持编译器的问题

然后根据他的提示安装，注意问你是否要安装nvidia驱动的时候输入n，千万不要安装，其他的一路默认就行了

安装完成后会出现

============ Summary ============

Driver: Not Selected

Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0

Samples: Installed in /home/tangdh/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples

类似的界面，那个(tangdh根据每个人的不同而不同)

然后类似的方法安装你下载的另一个文件，先cd进入下载目录

chmod 777 cuda_8.0.27.1_linux.run
sudo ./cuda_8.0.27.1_linux.run

如果有说编译器不支持就输入

sudo ./cuda_8.0.27.1_linux.run --override

根据提示一路下去

然后就安装好了。

下面我们要配置环境

sudo gedit /etc/profile

在跳出来的文件末尾加上

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

保存好了以后，输入命令

source /etc/profile

继续输入命令

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

添加内容并保存

/usr/local/cuda/lib64

最后输入

sudo ldconfig

下面我们来测试一下CUDA Samples

首先cd进入 (下面的tangdh根据你电脑的位置自己更改千万别直接复制粘帖)

/home/tangdh/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples

然后

sudo make all -j8

如果编译过程出现有编译器不支持，可到下面的网站上寻求解决办法。

(http://www.jianshu.com/p/663029044efd)

PS:如果运气好，那么就编译成功了，但是如果运气没那么好会有这样那样的问题，不要怕！

把问题输入进去google一下，基本这些问题都很好解决。

编译完成后(下方文件所处位置tangdh需要改成你自己的)

cd /home/tangdh/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo ./deviceQuery

如果发现了出来的末尾

Result = PASS

那么你就成功了！兄弟！

**三**Cudnn安装



选择for CUDA8.0的,也就是第一个

然后同样cd进入下载的cudnn中的include文件

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/    #复制头文件

再cd进入lib64的文件中

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5    #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5  #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so      #生成软链接

然后大功告成！

四。BLAS配置与安装

这个有不少选择，我选择的是intel的mkl(可用学校邮箱申请免费版，否则要钱很贵)，如果想选择别的自行google

链接在这里https://software.intel.com/en-us/qualify-for-free-software/student

申请完成后下载，然后进入下载的文件夹中

tar zxvf parallel_studio_xe_2017.tgz   #解压下载文件
chmod 777 parallel_studio_xe_2017 -R   #获取文件权限
cd parallel_studio_xe_2017/
sudo ./install_GUI.sh

然后就是点点点，等等等，等安装完以后

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

在打开的文件中添加

/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64

保存，并输入命令

sudo ldconfig

结束！

**五**OpenCV3.1.0安装与配置

首先下载依赖项

sudo apt-get install --assume-yes libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev libtbb-dev libqt4-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils unzip

sudo apt-get install build-essential cmake git
sudo apt-get install ffmpeg libopencv-dev libgtk-3-dev python-numpy python3-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libv4l-dev libtbb-dev qtbase5-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils unzip

可能有重复的，但是复制粘帖也没啥

这些下载好了以后 cd进入opencv文件夹

mkdir build   #新建一个build文件夹，编译的工程都在这个文件夹里
cd build/
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D BUILD_TIFF=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" ..

如果你同时在参考别的blog，请记住cmake的时候一定要加上-D BUILD_TIFF=ON，否则你会你是编译不了caffe的！！

另外cmake的时候可能下载– ICV: Downloading ippicv_linux_20151201.tgz…时有问题，多试几次就好了，如果实在不行可以下载http://download.csdn.net/detail/yehuohan/9511463, 并替换掉 opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-8b449a536a2157bcad08a2b9f266828b下的同名文件，然后再次cmake即可。生成编译文件之后，在opencv-3.1.0/build目录下，输入命令

make -j8

编译成功后(如果有问题自行google，都不是大问题应该)

sudo make install
sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig

opencv也就安装完了

最后caffe的安装

安装依赖包

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install -ylibleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
sudo apt-get install -y--no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install -y python-pip
sudo apt-get install -y python-dev
sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy

然后请点这个链接 http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566

他上面关于protobuf的问题解决就跟着他做，不然编译的时候会出现问题

完事之后先从github上下载caffe

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

然后

mkdir build
cd build
cmake ..
make all
make install
make runtest
make pycaffe

上面如果没有出错误，caffe就已经安装上去了。

然后在命令行中

python
import caffe

这样子的话，就大工告成了。如果遇到什么问题，也可以发我邮箱问我

answer3tl@gmail.com