Caffe Installation

当前,计算机视觉研究如火如荼,Deep Learning更是被捧上神坛,要靠自己完全实现DNN是一个很困难的过程,一个好的框架显得至关重要。BVLC发布的caffe就是一个很好用的DeepLearning框架。关于caffe的安装教程网上有很多,本文主要根据自己的安装经历讲讲如何快速的安装caffe。

  • OS:Ubuntu 14.04 LTS/15.04
  • cuda version :7.5
  • cudnn 7.0 v3
  • Matlab R2015b

驱动安装

显卡驱动推荐用ubuntu自带的软件库安装

sudo apt-get install nvidia-xxx

其中,’xxx’是驱动版本号,一般都兼容。

cuda,cudnn,caffe下载

cuda下载

从NVIDIA官网下载cuda Toolkit 。推荐下载deb文件,方便安装。

cudnn下载

用户可以去NVIDIA官网下载cudnn 。

caffe下载

下载caffe,可用git命令从github下直接copy下来:

cd ~
git clone  https://github.com/BVLC/caffe.git

也可以访问github主页,下载zip文件。建议存放在当前用户目录下,即/home/username/caffe,下文用caffe_root替代。

依赖安装1

Terminal下执行:

sudo apt-get isntall build-essential libprotobuf-dev libopencv-dev \
libboost1.55-all-dev libatlas-dev libgoogle-glog-dev libgoogle-glog-dev \
liblmdb-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler              #推荐安装lib包,方便不易出错
cd caffe_root/python/                                         #caffe_root是caffe文件的根目录
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done #安装python所需依赖yilai

cuda安装2

Terminal下执行:

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntuxxxx-x-x-local_x.x-xx_amd64.deb

其中,’x’为下载的版本号,与自己下载的文件一直即可。或者双击下载的文件即可开始安装。

Toolkit安装玩之后,在Terminal下执行:

sudo apt-get install cuda

该命令执行完,即可添加环境变量。
设置环境变量:
Terminal下执行:

sudo gedit /etc/profile

在文件末端添加如下命令:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/your/cuda
export PATH=$PATH:/path/to/you/cuda/bin

其中,/path/to/your/cuda/是安装cuda的根目录,用本文介绍的方法安装默认实在/usr/local/cuda-7.5/。为什么不是cuda而是cuda-7.5呢,主要时cuda目录里只是一些链接。改完之后保存并关闭,在Terminal下执行:

source /etc/profile
nvcc -V                 #检测是否安装成功
``
nvcc: NVIDIA (R) cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015
cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17
``

出现类似上面的信息即为安装成功,进一步测试可以运行如下命令:

cuda-install-samples-7.5.sh  <dir>   #<dir>是要存放例子的目录

然后进入相关例子的目录,make编译下,即可运行。
cudnn的安装是很简单的,然后解压文件,把对应目录下的文件copy到前面安装的cuda的对应目录下即可。

tar cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgz
cd cuda
cp include/* /usr/local/path/to/your/cuda/include/
cp lib64/* /usr/local/path/to/your/cuda/lib64/

到此,cuda安装完成。

Python和Matlab安装

Python

在ubuntu下Python是已经安装好的,需要的依赖也在前面的步骤中完成,所以无需再安装。
这里需要做的就是把PYTHONPATH写进/etc/profile。

sudo gedit /etc/profile #打开配置文件
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/your/python/ #在配置文件末端添加

Matlab

Matlab的安装教程网上有很多,也提供了文件包,读者可以上百度google一下,这里就不赘述了。

caffe安装

一切就绪,现在就可以开始进入主题啦:
第一步,更改Makefile文件

cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
gedit Makefile.config

在Makefile.config文件中,做如下更改:

- #USE_CUDNN :=1 + USE_CUDNN :=1

- CUDA_DIR :=/usr/local/cuda + CUDA_DIR :=/usr/local/cuda-7.5

- INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include + INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

至此,编译caffe的准备就结束了。
第二步,在Terminal下执行:

cd caffe_root                   #进入caffe根目录
make all test runtest -jx       #x为cpu核心数,例如8核,-j8,此举为了加快编译速度。

若编译过程无错误提示,则caffe安装完成。
第三步,添加环境变量:

sudo gedit /etc/profile
export PATH=$PATH:caffe_root/.build_release/tools/

工具整好了,各种模型可以跑起来了!

致谢

感谢BVLC提供如此方便的框架。

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