ubuntu14.04+cuda7.5+caffe
-
-
- 一CUDA Repository
- 二CUDA Toolkit
- 三Environment Variables
- 四 安装CUDA SAMPLE
- 五安装 Atlas
- 六opencv 安装
- 七python 安装 也可以使用自带python
- 八安装其他依赖项
- 九caffe安装更详细的caffe 安装参考其他
-
转载请注明出处【CSDN】http://blog.csdn.net/llp1992
笔者环境：ububtu 14.04 ，OpenCv：2.4.9 Cuda：7.5
Cuda 安装推荐.deb 方法，过程比较简单
一、CUDA Repository
获取CUDA安装包,安装包请自行去NVidia官网下载。
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1410-7-0-local_7.0-28_amd64.deb
sudo apt-get update二、CUDA Toolkit
sudo apt-get install -y cuda三、Environment Variables
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.0
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export PATH前方高能
这样做会导致开不了机，可能跟机子有关，就是这货，害我折腾了一天。取代方法为：直接在 .bashrc 里面添加环境变量
#export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-7.5/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:lib记得 source .bashrc
四、 安装CUDA SAMPLE
注意：箭头所指地方的数字下方需要用到
1、进入/usr/local/cuda/samples ， 执行以下命令来build samples
sudo make all -j4过程大概10分钟，全部编译完成后， 进入 samples/bin/x86_64/linux/release, 运行deviceQuery
./deviceQuery 如果出现显卡信息， 则驱动及显卡安装成功：
五、安装 Atlas
sudo apt-get install libatlas-base-dev六、opencv 安装
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
下载该脚本，进入Ubuntu/2.4 目录, 给所有shell脚本加上可执行权限
chmod +x *.sh然后安装最新版本 （当前为2.4.9）
sudo ./opencv2_4_9.sh脚本会自动安装依赖项，下载安装包，编译并安装OpenCV。整个过程大概半小时左右。
注意，中途可能会报错
opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(51): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization
解决方法在此：http://code.opencv.org/issues/3814 下载 NCVPixelOperations.hpp
替换掉opencv2.4.9内的文件， 重新build。
建议: 编译之前先替换这个文件，然后， opencv2_4_9.sh 里面的 cmake 也需要加个显卡的计算容量，这个容量就是上面箭头所指的那个地方的数字，图是别人的，是3.0，我的是5.0,也就是在 cmake 那一句那里找个地方加上这句话
-D CUDA_ARCH_BIN="5.0"，不然的话，编译的时候回产生 “compute 11 。。。的错误”
编译完之后，居然没有生存 cv.py 和 cv2.so 这两个文件,cv2.so 是用来给 python 调用的so文件，在没有装 cuda 的时候，编译会生成，又是一个诡异的地方…
如果有这两个文件（没有装cuda的时候，编译opencv会生成这个两个文件），直接将其放在 python 的site-package 目录下，就可以 import cv2 并正常使用了
七、python 安装 （也可以使用自带python）
Anaconda
bash Anaconda-2.3.0-Linux-x86_64.sh安装完添加anaconda 目录下的 bin 到环境变量
八、安装其他依赖项
1、Google Logging Library（glog），下载地址：https://code.google.com/p/google-glog/，然后解压安装：
tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
./configure
make
sudo make install2、 其他依赖项
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再根据caffe官网安装其他python 依赖项
sudo apt-get install -y 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
sudo apt-get install -y protobuf-c-compiler protobuf-compiler九、caffe安装（更详细的caffe 安装参考其他）
进入caffe 根目录
cp Makefile.config.example Makefile.config这里只安装 python 接口
修改 Makefile.config
vim Makefile.config修改 python include 路径为 anaconda include 的路径，只需要注释掉 python include路径，反注释掉 ANACONDA_HOME 和 其下面的PYTHON_INCLUDE 的路径即可
make all -j4
make pycaffe -j4注意：pycaffe 安装完，要添加 caffe 目录下的python到环境变量，然后还要安装 python版protobuf
wget https://protobuf.googlecode.com/files/protobuf-2.5.0.tar.gz解压，编译，安装
tar zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz
cd protobuf-2.5.0
./configure
make
make check
make install继续安装protobuf的python模块(如果不用python，可跳过这一步)
cd ./python
python setup.py build
python setup.py test
python setup.py install验证Python模块是否被正确安装
cd ./python
python setup.py build
python setup.py test
python setup.py install验证Python模块是否被正确安装
python
import google.protobuf 如果没有报错，说明安装正常。
这样才可正常 import caffe