Ubuntu 16.04下配置深度学习库caffe

博主是在T_H学长的帮助下完成安装的，考虑到很多人应该需要一个比较详细的安装过程，特意写下此教程，以及博主在安装过程中遇到的问题及solution。

T_H学长的安装过程链接，大家可以结合参考

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1. 安装Nvidia显卡驱动

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在系统设置->软件和更新->附加驱动中：将NVIDIA Corporation里的选项选为第一项。完成后需要重启。

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2. 安装CUDA 8.0

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参照学长的，链接上方已给出。

注意：执行命令时，名称需要改成你下载的相应名称！



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3.安装cuDNN v5

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进入cuda文件夹，打开终端：

tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.solitaietheme8
cd cuda
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h usr/local/cuda/include/

接着：

cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5(或你自己的版本对应的)
sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig

!!问题来了，学长成功了，但我执行sudo ldconfig时失败了！！！如图：

4000



solution如下：

sudo mv /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org
sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org
sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1
sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1

再次执行 sudo ldconfig，成功！



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4.添加环境变量

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参考学长的就行，建议root用户下执行，以免文件无法保存。

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5.Build CUDA Sample

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参考学长的

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6.安装caffe的基本依赖库

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参考学长的

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7.安装opencv

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唯一不同的是，这一步我还时慢快的

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8.配置caffe的python环境

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我在make caffe 这里报错了，切换目录，还是错。首先展示这两类错误分别是什么：

错误1：末尾是 make: * [all] 错误 2

错误2：no rule to make target “pycaffe”。停止。

首先第一类错误终端的路径没错，只是make这边有点问题，等下给出解决方案。

其次，第二类错误，是执行语句的路径错误，切换到正确路径下。

solution：在caffe-master 还是 在caffe-master/python目录下执行下列语句(我两个都执行了，应该只要一个)

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=bulid -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CUDA_GENERATION=Kepler .

然后，**先把第9步的文件内容修改完成**，再执行：

make pycaffe

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9.编译caffe

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参考学长的



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10.绘制caffe网络模型

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见学长



！！其实，现在import caffe 还是会报错，No module named caffe ！！下面解决

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11. import caffe

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在终端里进入python，输入：

caffe_root = '/home/mckee/下载/caffe-master/'#路径是你caffe-master的路径
import sys
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')

此时，import成功！！！



喜大普奔！！