caffe安装

此文章为15年和师兄搭建平台时整理，后版本更新更改了点地方。

已经忘记当时参考博客的地址。如有作者看见请留言。

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Caffe，一种Convolutional Neural Network的工具包，和Alex的cuda-convnet功能类似，但各有特点。都是使用C++ CUDA进行底层编辑，Python进行实现，原作主要部署于Ubuntu，也有大神发布了Windows版，但其他相关资料较少，不适合新手使用，所以还是Ubuntu的比较适合新手。（相对而言）

本文主要包含5个部分，包括：

o   第一部分Linux安装

o   第二部分nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.deb方法，特别推荐）

o   第二部分nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.run方法）

o   第三部分Python安装和调试

o   第四部分Matlab安装和调试

o    第五部分Caffe的安装和测试

 

第一部分 Linux安装

Linux的安装，如果不是Linux粉，只是必须，被迫要用它来作作科研什么的，建议安装成双系统，网上方法很多，这里我就不详细写了，安装还算是傻瓜式的，和windows的过程类似，至于语言，如果觉得难度还不够大的话，完全可以装E文版的，甚至日文，德文~~~，我是装的简体中文版，我总共用分出的500G的空间来安装Ubuntu 14.04，这个版本是最新的版本，有个好处是，可以直接访问Windows8.1的NTFS分区，不用做额外的操作，而且支持中文，例如：$ cd /media/yourname/分区名字/文件夹名，当然GUI就更方便了.

我的分区设置如下：

根分区：\ 100G，

Swap交换分区：16G，这里，我设置和我的内存一样，据说小于16G的内存，就设置成内存的1.5-2倍

boot分区：200M

Home分区：剩余的空间，鉴于Imagenet，PASCAL VOC之类的大客户，建议500G，至少300G以上。

PS：解决启动分区错误

基本上，重装起来，都会破坏原来的启动分区表，还原Windows分区的一个简单办法：

$ sudo gedit etc/default/grub

设置：GRUB_DEFAULT = 2

$ sudo update-grub

该方法适用于安装双系统后，"看得到Linux，看不到Windows”的情况，反过来的话，请大家自己百度吧。

PS：关于我的笔记本的特例，仅供类似设备的参考

笔记本配置：技嘉P35X v3，[email protected]/16G/NVidia GTX 980 4G/Intel HD4600/128G SSD*2 + 2T SATA *2

我的两组硬盘SSD和SATA分别做Raid0，目的是合并逻辑分区，没有考虑冗余备份问题，最后的状态是2个逻辑硬盘块256G SSD + 4T SATA，用的GPA分区，最后导致利用Ubuntu的GRUB启动界面找不到Windows分区。所以上面的方法失效。不过，可以通过笔记本的F12和Bios设置来实现启动分区的选择，并且我用Linux的机会很少，所以也就如此处理了，Linux高手可以自己折腾一下Grub启动。Ubuntu15.04安装在SATA逻辑分区，SSD分区安装Windows8.1。

 

第二部分两种安装方法，任选其一即可，推荐第一种方法(*.deb方法)。

关于安装完CUDA进入不了桌面的问题，大概和显卡的版本、驱动版本、系统都有关系，所以以下几种方法，可以考虑尝试（虽然是互斥的，但是都出现过解决此问题的情况）。1.安装CUDA时，不安装OpenGL；2.不安装独立下载的显卡驱动，只安装CUDA内置的；3.不安装CUDA内置驱动，只安装Toolkit，另外安装官网下载的最新的显卡驱动；4.安装完成后，切忌自动更新Linux系统。

第二部分：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.deb方法）

PS：特别推荐*.deb的方法，目前已提供离线版的deb文件，该方法比较简单，不需要切换到tty模式。这里以CUDA7.0为例。

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-ubuntu1404-7-0-local_7.0-28_amd64.deb

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install vim

二、CUDA Toolkit

$ sudo apt-get install -y cuda

三、Environment Variables

 

$ sudo gedit /etc/profile

 exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.0

 exportLD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64

 PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}

 export PATH

保存后执行以下命令使之生效

 

$ source /etc/profile

 

 

 

第二部分：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.run方法）

PS：这里其实可以参考nVidia官方提供的CUDA安装手册，非常相近，32页的，不过是全英文的，我就是参考这个文档完成后面的配置和验证工作。https://developer.nvidia.com/rdp/cuda-65-rc-toolkit-download#linux。一般要输入你的用户名和密码，就是下载6.5的那个账号。

一、Verify You Have a CUDA-Capable GPU

执行下面的操作，然后验证硬件支持GPU CUDA，只要型号存在于https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，就没问题了

$ lspci | grep -i nvidia

二、Verify You Have a Supported Version of Linux

$ uname -m && cat /etc/*release

重点是“x86_64”这一项，保证是x86架构，64bit系统

三、Verify the System Has gcc Installed

$ gcc --version

没有的话就先安装吧，这个是必须的用来编译CUDA Toolkit，不过Ubuntu 14.04是默认有的

四、Download the NVIDIA CUDA Toolkit

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

验证地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cuda-rc-checksums

$ md5sum filename

例如：md5sumcuda_6.5.11_rc_linux_64.run，这个文件的正确md5 =a47b0be83dea0323fab24ca642346351

这个感觉蛮重要，我第一次安装的时候md5就没通过，强制安装，结果就有问题，后面重新下载了再安装了一次

五、Handle Conflicting Installation Methods

根据官网介绍，之前安装的版本都会有冲突的嫌疑

所以，之前安装的Toolkit和Drievers就得卸载，屏蔽，等等

六、Graphical Interface Shutdown

退出GUI，也就是X-Win界面，操作方法是：同时按：CTRL+ALT+F1（F2-F6），切换到TTY1-6命令行模式。

关闭桌面服务：

$ sudo stop lightdm

七、Interaction with Nouveau

Nouveau是一个开源的显卡驱动，Ubuntu 14.04默认安装了，但是它会影响nVidia驱动的安装，所以只有请他回老家了，sorry！

$ sudo vi /etc/modprobe.d/nvidia-graphics-drivers.conf

写入：blacklist nouveau

保存并退出:wq!

检查：$ cat nvidia-graphics-drivers.conf

$ sudo vi /etc/default/grub

末尾写入：rdblacklist=nouveaunouveau.modeset=0

保存并退出:wq!

检查：$ cat /etc/default/grub

八、Installation CUDA 6.5

切换到cuda_6.5.11_rc_linux_64.run所在的目录，然后执行安装命令：

$ sudo sh cuda_6.5.11_rc_linux_64.run

再次提醒，安装前一定要执行md5sum，至于如果发现md5检测不一致，怎么办？别逗了，去nVidia重新下载就行了，地球人都知道，别无限循环就好^_^!

这里会一路问你各种问题，基本上就是Accept-yes-Enter-yes-Enter-yes-Enter，其实就是让你接受协议，然后安装的默认位置确认等等，recruit就别自定义安装位置了，默认才是天堂。

九、Extra Libraries

安装一些必要的库文件，譬如：OpenGL (e.g., Mesa), GLU, GLUT, and X11 (including Xi, Xmu, andGLX).

$ sudo apt-get install freeglut3-dev build-essentiallibx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

十、驱动装完了，可以回到GUI界面了，也可以继续留这里玩文本。。。

$ sudo start lightdm

十一、POST-INSTALLATION ACTIONS

1. Environment Setup

$ export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH

$ exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

PS：如果出现安装失败，重启系统，重新安装一遍基本都可以解决，实在不行就卸载原来的驱动再安装一遍。

a. 卸载现有驱动

$ sudo nvidia-installer --uninstall

b. 重装CUDAToolkit

$ sudo sh cuda_6.5.11_rc_linux_64.run

好了，到这里所有nVidia CUDA的安装就结束了，下面看看Caffe如何安装

 

第三部分 Python安装和调试

1. 安装IDE运行环境

选择一个适合你的IDE运行环境，我是用的是Spyder，因为它内置了iPython环境，Caffe有不少的程序是基于iPython环境完成的。安装方法很简单，直接在Ubuntu软件中心搜索“spyder”即可安装。

2.ipython Notebook的安装（pip版本）（要在caffe-master路径下进行安装，其实我觉得不需要在caffe-master路径下安装，不然从主目录就进不去ipython notebook了）（这里有两种办法pip安装，和apt-get推荐pip安装，因为apt-get安装的ipython版本比较老）

a)     如果没有安装pip，首先安装pip：sudoapt-get install python-pip

b)     安装ipython：sudo pip install ipython

c)     安装sudo pip install "ipython[notebook]"（或者sudopip install ipython notebook）

d)      

 

2. iPython NoteBook 安装（apt-get版本）（要在caffe-master路径下进行安装）

另外一个比较推荐的方法是使用iPyhthon NoteBook（基于浏览器的Python IDE），特别是适合需要用Python做教程的老师们，可以直接导出.py, .ipynb, html格式，安装步骤如下：

$ sudo apt-get install -y ipython-notebook

启动(自动打开浏览器):

$ ipython notebook

一个简单的使用iPython NoteBook生成的html的例子：examples_notebook.html  example_notebook.ipynb

3. 配置和编译pycaffe（见第五部分）

第四部分 Matlab安装和调试

1.下载

由于该软件为商业软件，请大家自行寻找，安装学习，并确保不使用做商业目的，下载24小时删除......

2. 预准备

选择Mathworks.Matlab.R2014a.Unix.iso-右键-使用磁盘映像挂载器打开”

进入装载的虚拟光盘，拷贝全部文件至home/Matlab文件夹

(PS：我的原则是能GUI就GUI，喜欢CMD的可以参照执行)

复制Crack/install.jar至home/Matlab/java/jar/并覆盖源文件

$ sudo cp install.jar /home/Matlab/java/jar/

3. 授权安装文件夹

$ chmod a+x Matlab -R

4. 安装

$ sudo ./install

选项：不使用Internet安装

序列号：12345-67890-12345-67890

默认路径：/usr/local/MATLAB/R2014a

激活文件：license_405329_R2014a.lic

拷贝libmwservices.so至/usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64

$ sudo cp libmwservices.so/usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/

安装完毕，程序默认启动路径：

$ sh /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/matlab

5.解决编译器gcc/g++版本问题。（这里因为折腾了一会，所以只做参考，基本流程就2步，有问题，大家可以自己尝试。）

因为Ubuntu15.04的gcc/g++版本是4.9.2，而Matlab2014a（2015a）的版本是4.7.x所以在使用matla调用mex文件的时候，基本上都会报错，根据报错信息，考虑如下两步解决方案。

1. 降级安装gcc/g++版本为4.7.x

(1). 下载gcc/g++4.7.x

$ sudo apt-get install -y gcc-4.7

$ sudo apt-get install -y g++-4.7

(2). 链接gcc/g++实现降级

$ cd /usr/bin

$ sudo rm gcc

$ sudo ln -s gcc-4.7 gcc

$ sudo rm g++

$ sudo ln -s g++-4.7 g++

2. 暴力引用新版本GLIBCXX_3.4.20

$ sudo cp/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.20/usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6.0.20（libstdc++.so.6.0.20的版本，可能因为系统不同而不同，使用最新的就可以了。）

目录切换到/usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/，非常重要！

$ sudo mv libstdc++.so.6 libstdc++.so.6.backup（仅仅是备份，可以不操作）。

$ sudo ln -s libstdc++.so.6.0.20 libstdc++.so.6

$ sudo ldconfig -v

通过命令“strings /usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6 |grep GLIBCXX_”可以看一下，是否已经成功包含了GLIBCXX_3.4.20，如果已经存在，基本上就成功了。

6.编译Matlab用到的caffe文件（见第五部分）

第五部分 Caffe的安装和测试

对于Caffe的安装严格遵照官网的要求来：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

一、安装BLAS

 

 

方案一：ATLAS是做线性代数运算，还有俩可以选：一个是Intel的MKL，这个要收费，还有一个是OpenBLAS，这个比较麻烦：但是运行效率ATLAS < OpenBLAS < MKL

我就用ATLAS咯：

sudo apt-get install libatlas-base-dev

 

方案二：这里可以选择（ATLAS，MKL或者OpenBLAS），我这里使用MKL，首先下载并安装英特尔®数学内核库Linux*版MKL，下载链接是：https://software.intel.com/en-us/intel-education-offerings，请下载Student版，先申请，然后会立马收到一个邮件（里面有安装序列号），打开照着下载就行了。下载完之后，要把文件解压到home文件夹(或直接把tar.gz文件拷贝到home文件夹,为了节省空间，安装完记得把压缩文件给删除喔～)，或者其他的ext4的文件系统中。

接下来是安装过程，先授权，然后安装：

$ tar zxvf parallel_studio_xe_2015.tar.gz（如果你是直接拷贝压缩文件过来的）

$ chmod a+x parallel_studio_xe_2015 -R

$ sudo ./install_GUI.sh

MKL与CUDA的环境设置

1. 新建intel_mkl.conf，并编辑之：

$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf

/opt/intel/lib/intel64

/opt/intel/mkl/lib/intel64

2. 新建cuda.conf，并编辑之：

$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

/usr/local/cuda/lib64

/lib

3. 完成lib文件的链接操作，执行：

$ sudo ldconfig -v

（安装了mkl，这里可以跳过这里还可以选择安装ATLAS

ATLAS是做线性代数运算，还有俩可以选：一个是Intel的MKL，这个要收费，还有一个是OpenBLAS，这个比较麻烦：但是运行效率ATLAS < OpenBLAS < MKL

我就用ATLAS咯：

sudo apt-get install libatlas-base-dev

二、安装OpenCV 3.0.0

1. 下载并编译OpenCV（官网原版OpenCV：http://opencv.org/），或者使用本站提供的修改版的安装包Install-OpenCV-master （下面的安装方式使用该包完成，安装包修改了dependencies.sh文件并增加了OpenCV 3.0.0的安装文件，同时保留了原来的2.3x和2.4x版）

2. 切换到文件保存的文件夹，然后安装依赖项：

$ sudo sh Ubuntu/dependencies.sh

3. 切换目录Ubuntu\3.0\,安装OpenCV3.0.0rc1：

$ sudo sh opencv3_0_0-rc1.sh

保证网络畅通，因为软件需要联网这里时间较长，请耐心等待。。。，

三、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

$ cd  glog-0.3.3

 

$ ./configure

$ make

$ make

如果没有权限就chmoda+x glog-0.3.3 -R ,或者索性chmod 777 glog-0.3.3 -R ,装完之后，这个文件夹就可以kill了。

2. 其他依赖项，确保都成功

$ sudo apt-get install -y libprotobuf-devlibleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-devpandoc

$ sudo apt-get install -y libgflags-devlibgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

四、安装Caffe并测试

1. 安装pycaffe必须的一些依赖项：

$ sudo apt-get install -y python-numpy python-scipypython-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobufpython-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags python-yaml cython graphviz

$ sudo apt-get install -y protobuf-c-compiler protobuf-compiler

$ sudo pip install pydot2 jsonschema networkx

2. 安装配置nVidiacuDNN加速Caffe模型运算

a. 安装cuDNN

新版本caffe-master支持只v3或者以上,只有老版本的caffe支持cudnn-6.5-linux-x64-v2，我们使用cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgz先解压，安装前请去先官网下载最新的cuDNN。

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

$ sudo cp lib64/libcudnn.so /usr/local/lib

$ sudo cp lib64/libcudnn.so.7.0 /usr/local/lib

$ sudo cp lib64/libcudnn.so.7.0.58 /usr/local/lib

b. 链接cuDNN的库文件

$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.7.0.58/usr/local/lib/libcudnn.so.7.0

$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.7.0/usr/local/lib/libcudnn.so

$ sudo ldconfig -v

3. 安装到官网https://github.com/BVLC/caffe下载caffe，放在家目录，然后切换到Caffe-master的文件夹，生成Makefile.config配置文件，执行：

$ cd ../caffe-master

$ cp Makefile.config.example Makefile.config

4. 配置Makefile.config文件（仅列出修改部分）

a. 启用CUDNN，去掉"#"（目前caffe-master仍然只支持R1版本）

USE_CUDNN := 1

b. 启用GPU，添加注释"#"

# CPU_ONLY := 1

c. 配置一些引用文件（增加部分主要是解决新版本下，HDF5的路径问题）

INCLUDE_DIRS :=$(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/include

LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB)/usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

d. 启用IntelParallel Studio XE 2015 Professional Edition for C++ Linux（看你使用的是什么mkl还是atlas就些什么）

BLAS := mkl

e. 配置路径，实现caffe对Python和Matlab接口的支持

PYTHON_LIB := /usr/local/lib

MATLAB_DIR :=/usr/local/MATLAB/R2014a

5. 配置Makefile文件（实现对OpenCV3.x的支持）

查找“Derive include and lib directories”一节，修改“LIBRARIES +=”的最后一行，增加opencv_imgcodecsopencv_core opencv_highguiopencv_imgproc opencv_imgcodecs

6. 编译caffe-master！！！"-j8"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，要在caffe-master目录下。

$ make all -j8

$ make test -j8

$ make runtest -j8

编译Python和Matlab用到的caffe文件

$ make pycaffe -j8

$ make matcaffe -j8

5. 在/etc/profile中加入

exportPYTHONPATH=/home/zw/caffe-master/python:$PYTHONPATH

然后source /etc/profile

这样就可以在python中importcaffe了。

 

五、使用MNIST数据集进行测试

Caffe默认情况会安装在$CAFFE_ROOT，就是解压到那个目录，例如：$ 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支持三种数据格式输入网络，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，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

至此，Caffe安装的所有步骤完结，下面是一组简单的数据对比，实验来源于MNIST数据集，主要是考察一下不同系统下CPU和GPU的性能。可以看到明显的差别了，虽然MNIST数据集很简单，相信复杂得数据集，差别会更大，Ubuntu+GPU是唯一的选择了。

测试平台1：i7-4770K/16G/GTX 770/CUDA 6.5

MNIST Windows8.1 on CPU：620s

MNIST Windows8.1 on GPU：190s

MNIST Ubuntu 14.04 on CPU：270s

MNIST Ubuntu 14.04 on GPU：160s

MNIST Ubuntu 14.04 on GPU withcuDNN：30s

Cifar10_full on GPU wihtoutcuDNN：73m45s = 4428s　（Iteration 70000）

Cifar10_full on GPU with cuDNN：20m7s = 1207s　（Iteration 70000）

 

测试平台2：技嘉P35X v3，[email protected]/16G/NVidia GTX980 4G

MNIST Ubuntu 15.04 on GPU withcuDNN：33s

 

对比测试1：2*E5-2620(12CPUs)/128G/TeslaK20M/CUDA5.5/CentOS 6.4

MNIST CentOS 6.4 on GPU：294s

对比测试2：Tesla K40M/CUDA6.5/ubuntu 14.04

MNIST on GPU with cuDNN：30s

对比测试3：GTX 660/CUDA6.5/ubuntu 14.04

MNIST on GPU with cuDNN：49s

对比试验1是一个不太公平的测试，毕竟性能差很大，很可能不单单是由Tesla K20s和GTX 770带来的，也可能是因为CentOS或者是CUDA5.5(withoutcuDNN)的影响，但总体上的结论和Caffe官网的reference performance numbers 一致，对于普通用户：GTX的性价比高很多。对比试验2展现了TeslaK40的强大性能，相信对于复杂图像，它应该有更强劲的表现。（感谢香港城市大学Ph.D Jingjing、南京理工大学Ph.DJinLu、华中科技大学MSLiuMaolin提供的测试环境和测试数据。）