【韦德国际1946】Caffe安装进程,安装配备

作者: 韦德国际1946  发布:2019-06-03

参谋诸多稿子,以那篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm

分享在Ubuntu 1四.0四下CUDA八.0 cuDNN v伍 Caffe  安装配备进程。

Ubuntu 1六.04 CUDA捌.0 cuDNN七.5 Caffe安装进程,须求完结下载文件:

  • 先说说体会,为了搭建那么些蒙受,整整折腾了二个礼拜。那酸爽,狂笑已无法安然,只好用哭!先开个头,安装会碰到重重error,那并不吓人,网络海大学神那么多,多搜搜博文,最后是放任自流有解的。本博文只是施行了拿来主义,笔者相对是个搬运工罢了,了然一些Ctrl C,Ctrl V的门径。如有版权难点,请多多包含。写那篇博客仅仅是为了学习,让日后安装能够少走点弯路,以及方便一些任何感兴趣的读者。算是记录自身的成长进程呢。

  • 您恐怕须求的能源都在那边了:链接: 密码:wgp2

  • 感激上边大神, 本文参照他事他说加以考察了AbsentM's 的六十个人Ubuntu 14.0四 LTS Caffe CUDA 七.伍 Opencv 三.0 安装配置实战caffe官网 Installationdenny的Caffe学习连串:安装配备ubuntu1肆.0四 cuda七.伍 caffe cudnndongbeidamiUbuntu 14.04上安装caffe

那篇算是协和对caffe学习的3个总计系列的起首。首先因为caffe的依赖项比较多,配置起来也相比较麻烦。这篇算是对比详细地把caffe的各类相关铺排说知道。转发请评释出处。

一、硬件与意况

显卡:GTX 1080
系统:Ubuntu 14.04
CUDA:cuda_8.0.44_linux.run
【韦德国际1946】Caffe安装进程,安装配备。cuDNN:cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

注意:

  1. GTX1080显卡必须用CUDA 八.0本子。CUDA从此处下载。切记,千万不要下载 deb 包,不然后方无数坑在等着您。
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    CUDA下载界面

  2. GTX1080显卡必须用cuDNN-八.0-V5.一本子,不然用 caffe 跑模型,用 CPU或GPU显卡跑精度平常,一旦开启cuDNN情势,精度(acc)登时下落到 0.1左右,loss 比十分的大。cuDNN在此处下载。下载需注册。最棒注册二个账号,采用相应的本子,不要用英特网其他课程给的现存的包,出难点的可能率非常的大。

1 U 盘安装 ubuntu 16.04(ultra iso )

推荐Ubuntu 1四.0四版本,因为digits的支撑相比较好。显卡支不帮忙GPU加快要搞驾驭啊,不帮助就全用CPU算吗,别浪费时间折腾cuda了。

二、安装:

注意:一定要按梯次!
留神:一定要按梯次!
注意:一定要按顺序!

二 系统进入之后,进入setting -> 软件和立异 附加驱动 安装英伟达驱动

  • General dependencies

世家基本要按部就班合法教程上面来。但是官方教程有的坑未有一些出来的,本文也1并列上了。

1. 安装 Ubuntu 14.04

本文不关切。如若你早就将此系统做过平静的开荒条件,这不是崭新安装后的系统,至少 git 等最常用包已经设置。缺什么装什么,apt-get 大法好。

3 修改gcc4.9 ( 非必须, 下一步 加override 就行 )

壹、显卡的设置

2. 禁用 nouveau 驱动

开垦终端,输入$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf,输入

blacklist nouveau
options nouveau modset=0

保留退出,试行$ sudo update-initramfs -u,禁止使用结束。重启计算机。

表明驱动是或不是禁止使用成功:

输入$ sudo lspci | grep nouveau,如若未有内容,则禁用成功。

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何以都不曾,则禁止使用成功

sudo apt-get install g -4.9 

$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler$ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

剥夺nouveau驱动,nouveau是ubuntu自带的对nivida的开源驱动,对设置英伟达的法定驱动会有标题,所以先将其剥夺。

3. 安装CUDA 8.0

运营下载好的 run file (假若 cuda_8.0.44_linux.run 在家目录下)。
$ sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
协助举行回车就能够。
申明是还是不是安装成功:
输入$ ls /dev/nvidia*,若生成 4 个左右 Nvidia 先河的文本(夹),表明此步安装成功。此时已经设置好显卡驱动和CUDA 捌.0。输入$ nvidia-smi可查阅显卡驱动和其它音信。

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更动了七个 Intel 初阶的文书夹

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显卡驱动版本消息

注意:网络其余科目由于天长日久,里面不建议设置此 CUDA 包中的显卡驱动。然则,那么些包中的显卡驱动大版本为 36七 ,特别新,能够用。

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20 

  • BLAS

按Ctrl Alt F1 进入tty1控制台,输入

肆. 配置意况变量

输入$ sudo gedit /etc/profile,张开 gedit ,最终两行输入

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

封存退出,蒙受变量配置完毕。

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10 

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

5. 安装 cuDNN

你早已下载好 cudnn-捌.0-linux-x6四-v5.1.tgz,并将其放在家目录($ cd ~)下。
按梯次输入以下代码:

$ cd ~
$ sudo tar xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
$ cd cuda/include
$ sudo cp *.h /usr/local/include/
$ cd ../lib64
$ sudo cp lib* /usr/local/lib/
$ cd /usr/local/lib# sudo chmod  r libcudnn.so.5.1.5
$ sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5
$ sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
$ sudo ldconfig

注意:libcudnn.so前边跟的数字想必和您下载的 cudnn 包小本子的分歧而分歧,去~/cuda/lib64下看1眼,相对应地举行退换。

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g  g  /usr/bin/g -4.9 20 

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev

在里头写上

6. 安装 caffe

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g  g  /usr/bin/g -5 10 

  • CUDA 8.0详见这里

  • OpenCV 3.1.0详见这里

  • Caffe

blacklist nouveau

(1) 下载 caffe

在家目录施行 $ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git~下生成文件夹 caffe。

sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30 

options nouveau modeset=0

(2) 安装注重

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc 

$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git

按esc 输入:wq 保存退出

(3) 编译 caffe

开辟 caffe 所在目录,找到Makefile.config.example文件,将其改名字为Makefile.config,打开。将# USE_CUDNN := 1①行开头的#删除,保存。

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在 MakeFile.config 中开启 cuDNN模式

开辟终端,输入

cd ~/caffe
make -j

伺机编译实现就能够。
注意:编写翻译须求卓殊大的内部存款和储蓄器和那些长的日子。一般意况下不会报错。报错查阅有关书籍和查找引擎,此处不关注。

sudo update-alternatives --install /usr/bin/c  c  /usr/bin/g  30 

  • 修改文件修改caffe/examples/cpp_classification/classification.cpp文件,加入:

ps:vim编辑器很好用啊,还不会的友人要抓紧时间学啊。

(4) 配置 caffe 环境

caffe 运行时需求调用 cuda 的库,大家在/etc/ld.so.conf.d目录下新建八个cafe.conf文件。终端输入
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/caffe.conf
开采 gedit 。增添内容:
/usr/local/cuda/lib64
保留退出。
更新配备
$ sudo ldconfig

不无配置甘休。

sudo update-alternatives --set c  /usr/bin/g

#include <opencv2/imgproc/types_c.h>#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>

执行

三、测试

这里说的相当粗略。假若你已经开首调控 caffe 的用法。

# cd ~/caffe
# sudo sh data/mnist/get_mnist.sh
# sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh
# sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh

感受拾80开启cuDNN形式的有力吧!

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caffe 例程结果

成套化解。

Ubuntu 1四.0四 安装配备CUDA  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107501.htm

Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5实录  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107502.htm

Ubuntu安装Theano CUDA  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm

有关Ubuntu 1贰.04 下 CUDA五.五 的装置请参见如下链接 Ubuntu 12.04 安装 CUDA-5.5

Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 1四.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 五.壹 / OpenCV 叁.一 ) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm

在Ubuntu 14.04上配置CUDA Caffe cuDNN Anaconda DIGITS  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136775.htm

更加多Ubuntu相关新闻见Ubuntu 专项论题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=2

正文永恒更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139300.htm

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4 安装cuda  ./NVIDIA-Linux-XX-XX .run  (加 --override!!!) 不要安装驱动 (驱动处输入n)!!!!!!!!!!

  • 修改Makefile.config

lspci | grep nouveau

5 reboot

$ cd ~/caffe$ cp Makefile.config.example Makefile.config$ vi Makefile.config # 修改Makefile.config文件:如果没有GPU,则去掉CPU_ONLY:= 1的注释# 如果安装了Opencv3.x,去掉 OPENCV_VERSION := 3的注释

询问pci总线中是或不是还会有nouveau,grep前面接正则表达式过滤。

6 nvidia-settings 选择Nvidia

  • Pre-Compilation

哪些都未曾表达禁止使用成功。

7 reboot

重启后登6时,大概会循环出现填写登入密码,无法进入系统的意况,按Ctrl Alt F一,登入,

8 sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev

$ make clean # 第一次编译不用这句,出错时也可使用这句。$ make all$ make test$ make runtest

卸载显卡方法:

9  sudo gedit ~/.bashrc

  • Training LeNet on MNIST with Caffe

 sudo apt-get remove --purge nvidia*

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin${PATH: :${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH: :${LD_LIBRARY_PATH}}

设置显卡驱动:

10 test  :

# cd 进caffe目录$ sh data/mnist/get_mnist.sh$ sh examples/mnist/create_mnist.sh$ sh examples/mnist/train_lenet.sh

$ sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa

nvidia-smi

详见这里

$ sudo apt-get update

结果如下所示:

!Note: 若在训练时出现

$ sudo apt-get install nvidia-352

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F1202 12:26:03.474925 16455 cudnn_softmax_layer.cpp:15] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS  CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH*** Check failure stack trace: ***...core dumped

实行sudo start lightdm 输入密码能旁观桌面就ok啦

11
cd /usr/local/cuda/samples 
sudo make all -j8 

的错误。是因为:您的N卡的GPU总结本领稍低于三.0,导致比比较小概运用cuDNN.消除方法:

ps:显卡驱动挂掉之后很只怕你就看不到系统界面了,运营之后显示屏壹团铅灰,其实系统是在运行的。作者的做法是先提前装好了SSH服务,遇到这种状态就由此另一台计算机SSH登录进去安装驱动。

。。。。。。

$ vi Makefile.config# 注释掉 USE_CUDNN := 1

二、CUDA安装

试几个CUDA例子:

然后

CUDA官方网址下载。其实应当先下载好的,假诺没赶趟用图形界面下载,用wget, curl什么的下载也1致。 听大人说331的驱动有坑啊,大家不要用特别驱动。上边安装一些依附项/

cd  /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

$ make clean$ make all$ make test$ make runtest

sudo service lightdm stop

./deviceQuery 

最后再执行前面的命令

sudo apt-get install g

12 安装 cudnn

  • cuDNN 8.0详见这里

  • pycaffedependencies

sudo apt-get install git

sudo tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz

sudo apt-get install freeglut3-dev

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

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

先是在官互联网下载安装文件(链接前文已经提供):

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

Compile pycaffe

自家下载的是deb本地安装文件,下载实现后,根据文书档案提醒的指令安装:

sudo chmod a r /usr/local/cuda/include/cudnn.h

$ cd ~/caffe # cd 进caffe目录$ make pycaffe

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

sudo chmod a r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

修改情况变量增多caffe目录下的python地址到$PYTHONPATH

sudo apt-get update

13 安装OpenCV

$ sudo gedit /etc/profile# 文本后尾添加 export PYTHONPATH=/home/alpha/caffe:$PYTHONPATH $ source /etc/profile # 使之生效

sudo apt-get install cuda

Github上有人已经写好了总体的装置脚本:

!Note:上边的/home/阿尔法/caffe应改成你的caffe目录下的Python地址

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关键词: 伟德19461946 Ubuntu LTS Caffe

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