Ubuntu安装caffe

介绍

近两年，Deep Learning的兴起，也有了很多一些开源的深度学习软件包，其中比较出名的就是Caffe，这是UC伯克利的贾清扬带头写的，后来变成了一个多人维护的开源项目。官网链接 ，主要流程按照官网来的，但是由于环境不同，在安装过程中也会有不同的问题。在安装之前建议详细看一下官网的安装教程，一般能省不少的事情。

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配置

操作系统：14.04 Ubuntu Kylin 64位

cuda版本：7.5

GPU：k20c

一、cuda 安装

我们采用的是.ded包安装方式，网上还有利用一种手动安装.run文件的方式，但是由于楼主第一次采用该种方式安装导致各种驱动的问题，系统重新安装了N次，所以这次换了个安装方法。

1.在nvidia官网上下载.ded安装包（当然根据自己的系统选择版本）

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/7.5/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

2. install repository meta-data

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

3. Update the Apt repository cache

sudo apt-get update

4. Install CUDA

sudo apt-get install cuda

二、环境变量设置

1.设置PATH

在/etc/profile中添加环境变量，在文件最后添加

PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH

export PATH

保存后如下命令，使得立即生效

source /etc/profile

2.添加lib库

在/etc/ld.so.conf.d/加入文件cuda.conf

/usr/local/cuda-7.5/lib64

输入命令sudo ldconfig使得立即生效

执行如下命令,确定驱动成功安装

cat  /pror/driver/nvidia/version

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  352.63  Sat Nov  7 21:25:42 PST 2015

GCC version:  gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04)

拷贝样例程序到dir，样例程序在/usr/local/cuda/samples中是有一份的，只是copy一份出来编译

cuda-install-samples-7.5.sh

3.安装Opencv

这个尽量不要手动安装，Github上有人已经写好了完整的安装脚本：https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV

chmod +x *.sh

sudo./opencv2_4_9.sh

4.安装依赖库

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

5.安装Python

sudo apt-get install python-dev python-pip

然后执行如下命令安装编译caffe python wrapper 所需要的额外包

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

建议安装Anaconda包，这个包能独立于系统自带的python库，并且提供大部分Caffe需要的科学运算Python库。

并且在~/.bashrc中添加library path

# add library path

LD_LIBRARY_PATH=your_anaconda_path/lib:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH

6.安装cuDNN（可选）

CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet, Torch7等。下载 

基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下

tar-xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgzcd cudnn-6.5-linux-R1

sudo cp  lib* /usr/local/cuda/lib64/ （该命令是在解压后的文件夹中运行终端）

sudo cp  cudnn.h /usr/local/cuda/include/

执行后发现还是找不到库， 报错

error     while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object  file: No such file or directory

而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5

修改文件权限，并创建新的软连接

sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18

sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18libcudnn.so.6.5

sudo ln -s libcudnn.so.6.5libcudnn.so

7.安装OpenBLAS

下载编译openBLAS

默认安装目录 /opt/OpenBLAS

在~/.bashrc 中添加路径

LD_LIBRARY_PATH=/opt/OpenBLAS/lib:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH

也可以在/etc/ld.so.conf中添加文件

把路径/opt/OpenBLAS/lib添加到文件中,运行sudo ld config

8.修改Makefile.conf(根据官网和Makefile.conf.example中注释修改)

Make all -j12

Make test

Make runtest

编译Matlab wrapper

makematcaffe

编译Python wrapper

makepycaffe