Caffe 环境配置

Caffe 环境搭建 （ubuntu 14.04，16.04, cuda 8.0, Nvida 8.0）

• 一、首先从官网上下载相应版本的cuda和显卡驱动

• 安装nvidia
  sudo opt install gdm (选择gdm)
  sudo /etc/init.d/gdm stop
  ctrl+ALT+F1
  sudo sh NVIDIA-linux-x86-173.14.22.run
  sudo /etc/init.d/gdm start

• 安装cuda
  sudo /etc/init.d/gdm stop
  ctrl+ALT+F1
  sudo sh NVIDIA-linux-x86-173.14.22.run（改成cuda的文件名字）
  打开环境变量配置文件
  gksu gedit /etc/environment
  将 cuda 路径加入 PATH ，形如
  PATH=”/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/cuda/bin”
  保存退出。
  打开链接库配置文件
  gksu gedit /etc/ld.so.conf
  添加一行
  /usr/local/cuda/lib
  保存退出。
  至此，CUDA 安装完毕，重启就可以用了。
  注意：
  Ubuntu安装完NVIDIA驱动后，如果重启电脑进入不了系统，一直处于登录界面
  解决方法：
  1、在你的用户登录界面按ctrl+alt+F1进入tty模式
  2、输入你的账户名和密码
  3、依次运行如下语句：
  sudo apt-get purge nvidia-*
  sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install nvidia-375
  reboot //重启
  重启后问题就可以正常进入系统了~~

• 安装cudnn
  Extract and copy the files
  cd ~/Downloads/
  tar xvf cudnn*.tgz (*表示后面的文件名)
  cd cuda
  sudo cp /.h /usr/local/cuda/include/
  sudo cp /libcudnn /usr/local/cuda/lib64/
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

• 二、安装相应的库如果哪里出错，可以update一下）
  sudo apt-get update 更新源
  sudo apt-get upgrade 更新已安装的包）

• install PYTHON (ipython notebook)
  sudo apt-get install -y ipython-notebook pandoc

• I change the BLAS edition (in Makefile.config) into OpenBLAS.
  sudo apt-get install libgsl0-dev -y
  sudo apt-get install libblas3 libblas3gf liblapack-dev libsnappy-dev libatlas-dev libopenblas-dev -y

• GOOGLE (gflags, protobuf)
  sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler -y
  sudo apt-get install libgflags-dev -y
  sudo apt-get install libprotobuf-dev -y

• 按照http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html操作
  sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
  sudo apt-get install libatlas-base-dev （下面介绍过这个问题）
  sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

• 安装glog-0.3.3
  wget https://github.com/google/glog/archive/v0.3.3.tar.gz
  tar zxvf v0.3.3.tar.gz
  cd glog-0.3.3
  ./configure
  make && make install (不行的话，运行一下 sudo make install 或者sudo make && make install)

• BOOST
  sudo apt-get install libboost1.55-all-dev -y
  或者sudo apt-get install libboost-all-dev -y （可能是ubuntu版本的问题）
  OpenCV (安装)小版本的opencv
  sudo apt-get install libopencv-* -y

• STORAGE
  Data blobs are transfered via DB format. In dev branch, we should use more types of them.
  sudo apt-get install libhdf5-dev libleveldb-dev liblmdb-dev -y

• PYTHON
  Python depends on the tools that drawing the net or detect the object. If you wanna use these utilities, install them.
  sudo apt-get install python-protobuf python-numpy python-skimage python-pydot python-pandas -y

• 其他依赖项，确保都成功（装过的也可以使用该命令，安装过的不会重装）
  $ sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler protobuf-compiler python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython

• 安装并更新gcc/g++(不知道是不是必须的，在之前安装的时候装过)。
  sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install gcc-4.9
  sudo apt-get install g++-4.9
  装了ppa,各种版本就可以共存了。不过有一个问题，每次要用的时候，必须使用g++-4.9，如果直接用g++会运行4.8版本的，非常麻烦。所以需要改一下/usr/bin/下的链接。
  sudo su
  cd ../../usr/bin
  ln -s /usr/bin/g++-4.9 /usr/bin/g++ -f
  ln -s /usr/bin/gcc-4.9 /usr/bin/gcc -f

• 按照http://blog.csdn.net/shiorioxy/article/details/52652831的第四部分的第五步进行安装。（该博客中的依赖项能装尽量装）。
  如果有关于libatlas出错的，请安装。（sudo apt-get install libatlas-base-dev）

• 三、测试
  下载一个caffe，切换到Caffe-master的文件夹，生成Makefile.config配置文件，（将后面的带有.example的文件打开，修改文件并去掉.example后缀）执行：

cp Makefile.config.example Makefile.config （也可手动打开修改）
配置Makefile.config文件（仅列出修改部分） 
a. 启用CUDNN，去掉”#”
USE_CUDNN := 1
d. 配置路径，实现caffe对Python和Matlab接口的支持
PYTHON_LIB := /usr/local/lib（与安装路径一致，可以没有local,根据安装路径）
MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a

编译caffe-master！！！”-j16”是使用CPU的多核进行编译，可以极大地加速编译的速度，建议使用。
make all -j16
make test -j16  （可以不运行）
make runtest -j16（可以不运行）
make pycaffe -j16  （因为只用到python所以只编译了这一步）
make matcaffe -j16

使用MNIST数据集进行测试 
Caffe默认情况会安装在 Caffe-master，就是解压到那个目录，例如：$ home/username/caffe-master，所以下面的工作，默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是，用于测试Caffe是否工作正常，不做详细评估。具体设置请参考官网：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 
1.数据预处理
$ sh data/mnist/get_mnist.sh
2.重建lmdb文件。Caffe支持多种数据格式输入网络，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，HDF5等，根据自己需要选择不同输入吧。
$ sh examples/mnist/create_mnist.sh
生成mnist-train-lmdb 和 mnist-train-lmdb文件夹，这里包含了lmdb格式的数据集
3.训练mnist
$ sh examples/mnist/train_lenet.sh

Mint ubuntu 16.04 配置： http://blog.csdn.net/kernlen/article/details/53882490