初学JetsonTX2之安装CAFFE

本人准备使用CAFFE进行人脸识别，硬件选型为Jetson TX2。进行项目的第一步肯定是安装caffe啦。

本文参考：

https://github.com/intel/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide

https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide

https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/51783857

 

准备工作：

1. 刷机。第一次使用TX2，那是需要刷机的。由于TX2自带的ubuntu系统比较老，不适合我们接下来的工作，所以我们需要升级TX2的系统。笔者使用的是ubuntu16.04。简单地说，就是用网线将TX2与一台ubuntu电脑连接，然后下载一大堆更新包。网上刷机的教程很多，这里就不详细说明。附刷机连接：https://www.jianshu.com/p/bb4587014349

2. 了解TX2。在安装caffe之前，我们需要了解TX2是什么，比如它的cpu是什么，gpu是什么（Tegra X2）。最重要的一点是：它用的arm结构，是aarch-linux，不是x86_64-linux，也不是i386-linux。这里附官方简介：

http://www.nvidia.cn/object/embedded-systems-dev-kits-modules-cn.html

 

安装过程：

1. 安装各种包以及依赖

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-de

2. 安装python

sudo apt-get install python-pip 安装pip 

这里我们用pip安装一些python需要的依赖包，不过为了避免各种问题，也可以通过apt-get安装，反正我这两种方式都安装了一遍(-.-)

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

3. 安装Opencv（TX2已经自带，检查后可跳过这一步）

查看opencv版本：

pkg-config --modversion opencv

若没有跳出opencv的版本，则需安装opencv：

sudo apt-get install -y libopencv-dev

4. 安装Cuda（TX2已经自带，检查后可跳过这一步）

查看cuda版本：

cat /usr/local/cuda/version.txt

若没有跳出cuda的版本，则需手动安装cuda：

这里附安装连接：https://blog.csdn.net/jonms/article/details/79318566

 

5. 安装Cudnn（需要手动安装，不可跳过）

A. 确定已经安装的Cuda版本，以Cuda9.0为例，到官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载相应的库文件（下载前需要登录网站，因此需要进行注册）PS:一定要去官网下载对应的版本，不要图省事去什么网盘之类的，只有才是最安全的。

B. 进入下载目录并解压

cd /home/nvidia/Downloads
sudo tar xvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz

C.  复制头文件和动态链接库

cd cuda
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
cd /usr/local/cuda/lib64/
ls -a（查看libcudnn版本；很多地方需要根据文件的版本然后操作，后面不再提示）
sudo chmod +r libcudnn.so.7.1.2
后面很多地方需要查看文件名称。学会使用 ls -a（查看当前目录下所有文件）

D.  创建软连接

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.1.2 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig

6. 安装Caffe

A. 下载caffe

cd ~
mkdir git  //在home下新建一个git文件夹，用来存放那些从github上git下来的文zong件
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git    //从github上git caffe

B.  开始安装

cd caffe    //打开到刚刚git下来的caffecp Makefile.config.example Makefile.config 
//将Makefile.config.example的内容复制到Makefile.config
//因为make指令只能make   Makefile.config文件，而Makefile.config.example是caffe给出的makefile例子
gedit Makefile.config      //打开Makefile.config文件

仔细阅读makefile 中的注释语句其实就知道该怎么操作了， 这里贴出笔者的修改，也是大部分TX2用户的修改。

//若使用cudnn，则将# USE_CUDNN := 1
修改成：
USE_CUDNN := 1

//若使用的opencv版本是3的，则将# OPENCV_VERSION := 3
修改为：
OPENCV_VERSION := 3

//重要的一项
将# Whatever else you find you need goes here.下面的
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/aarch64-linux-gnu /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial
//这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改 

C. 为hdf5创建链接

\\首先执行下面两句话：
find . -type f -exec sed -i -e 's^"hdf5.h"^"hdf5/serial/hdf5.h"^g' -e 's^"hdf5_hl.h"^"hdf5/serial/hdf5_hl.h"^g' '{}' \;
cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu
\\这里笔者被坑了很多次，网上几乎所有的教程都是x86_64,给出的是cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu，然而TX2并没有这个文件，浪费了笔者很多时间；
笔者没有找到用aarch架构的caffe安装文章，故写下了此博客
\\然后根据情况执行下面两句：
sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
\\注意：这里的10.1.0和10.0.2根据不同的系统可能对应的数字会不同，比如在ubuntu15.10中其数字就是8.0.2.
\\具体的数字可以在打开的文件中查看对应文件后面跟的数字
PS：查看当前目录下文件，用ls -a

D. Make各种文件

cd ..   \\此时位置应该处于caffe文件夹下
make all -j4  //j4代表计算机cpu有4个核，因此可以多线程一起make，这样make的速度会快很多。TX2是4核的，我们就不要学别人用什么j8，j16了，乖乖地敲j4
make test -j4
make runtest -j4
make pycaffe   //如果以后用python来开发的话必须执行这一句，一般不管你是否用python，都会执行这一句
make distribute

如果执行到这里，那恭喜你，caffe安装完毕；如果没有执行到这里，那很正常，遇到问题不要怕，认真阅读报错信息，多百度谷歌，笔者也遇到了很多问题，卡在了make all -j4上，下面贴出可能会遇到的问题。

 

caffe安装错误汇总

1. opencv出问题

.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `cv::imread(cv::String const&, int)'
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `cv::imencode(cv::String const&, cv::_InputArray const&, std::vector >&, std::vector > const&)'
 

先检查你的opencv版本：

pkg-config --modversion opencv

这种问题很有可能是你的系统中使用的是opencv3，但是你的Makefile.config中没有将OPENCV_VERSION := 3这一句取消注释。

其次，取消注释后还没有解决，则可能是opencv_imgcodecs 链接的问题，比较有效的解决方案 如下：

把opencv需要的lib添加到Makefile文件中，找到LIBRARIES（在PYTHON_LIBRARIES := boost_python python2.7 上面）并修改为：

LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy \        
   lmdb boost_system hdf5_hl hdf5 m \         
   opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

2. Hdf5出问题

LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:567: recipe for target '.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3' failed
make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3] Error  

Lhdf5出问题有很多原因，需要逐一排查：
a. Makefile.config

认真核对Makefile.config里面的内容，尽量不要手敲，直接复制

将# Whatever else you find you need goes here.下面的
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/aarch64-linux-gnu /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial
//这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改 

b. Makefile

在Makefile文件中找到：
LIBRARIES +=glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5 hl hdf5
把它改成：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_seria

c. 软连接

软连接创建出错，只需打开对应目录，创建移除原有链接，创建新链接即可：

find . -type f -exec sed -i -e 's^"hdf5.h"^"hdf5/serial/hdf5.h"^g' -e 's^"hdf5_hl.h"^"hdf5/serial/hdf5_hl.h"^g' '{}' \;
cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu
sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
\\注意：这里的10.1.0和10.0.2根据不同的系统可能对应的数字会不同，比如在ubuntu15.10中其数字就是8.0.2.
\\具体的数字可以在打开的文件中查看对应文件后面跟的数

Ps：学会用dpkg -S libhdf5.so查看看是否有libhdf5.so；没有需安装：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

3. Cudnn出问题

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/lib/libcudnn.so.6.5 is not a symbolic link
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/lib64/libcudnn.so.6.5 is not a symbolic link

这是软连接创建有问题，libcudnn.so.不是一个符号链接，打开对应目录，创建移除原有链接，创建新链接即可

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.1.2 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig

或者出现这个问题：

NVCC src/caffe/layers/deconv_layer.cu
NVCC src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu
src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu(81): error: argument of type "cudnnAddMode_t" is incompatible with parameter of type "const void *"
 detected during instantiation of "void caffe::CuDNNConvolutionLayer::Forward_gpu(const std::vector *, std::allocator *>> &, const std::vector *, std::allocator *>> &) [with Dtype=float]" 

这是cudnn没有安装成功，原因可能是：

没有去官网下载与cuda版本相对应的cudnn，建议去官网重新下载，按照上面教程重新进行安装；

也有可能是软连接的问题，移除原有软连接重新创建即可。

 

上述所有方案都不行的话，可以试一试这个：

cd home/nvidia/Downloads
cd cuda/include
sudo cp *.h /usr/local/include/
cd ../lib64
sudo cp lib* /usr/local/lib/
cd /usr/local/lib
sudo chmod +r libcudnn.so.7.1.2
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.1.2 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig

4.  cuda计算能力警告

如果在编译时产生了CUDA计算能力的警告，解决的方式是将Makefile.config文件的CUDA_ARCH的前两行去掉。