[深度学习]Ubuntu16.04 + GTX 1050 + cuda8.0 + cuDNN5.1 + caffe安装详解

分类：Ubuntu作者：编程之家用户

首先吐个槽，ubuntu + nvidia的显卡驱动简直是反人类，害的我折腾了一天多。

一、问题及解决办法

寒假放假回家没事干，正好给家里电脑升级了显卡gtx1050可以跑跑CNN。我在实验室的显卡是560，比较老了，按着实验室的环境配置流程走下来居然不能用，症状就是在Python中不能成功的import caffe，然后重启后无限循环登录。

问题：

不能进入ubuntu的图形界面，在登录界面循环。

解决办法：

Nvidia显卡驱动的锅，卸载显卡驱动，按Ctrl+Alt+F1进入终端模式登录，输入命令

[html] view plain copy
  1. sudoapt-getremove--purgenvidia*
卸载显卡驱动，然后重启计算机，命令如下：
[html] view plain copy
  1. sudoreboot
现在就可以登录图形界面进行cuda + cudnn + caffe的环境配置了。

二、安装流程

2.1 Opencv安装

在caffe中其实是调用了Opencv的一些服务的，因此我们首先需要安装Opencv，安装流程如下：
（1）在Opencv官网下载 http://opencv.org/downloads.html需要的Opencv linux版的安装包，这里我选择的Opencv 2.4.12；
（2）依赖包的安装，主要命令如下：
[html] view plain copy
  1. sudoapt-getinstallbuild-essential
  2. sudoapt-getinstalllibgtk2.0-devlibavcodec-devlibavformat-devlibtiff4-devlibswscale-devlibjasper-dev
  3. sudoapt-getinstallcmake
  4. sudoapt-getinstallpkg-config
（3）把Opencv安装包解压，放到某目录下，这里我是放到了home目录下，在Opencv的目录下新建文件夹为release，在终端中进入Opencv的release目录，运行如下命令：
[html] view plain copy
  1. cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local..
（4）使用如下命令编译Opencv并安装：
[html] view plain copy
  1. make
  2. sudomakeinstall
至此Opencv已经安装完成，可以使用codeblocks建工程使用Opencv进行测试，方法见我的一篇博文 《Ubuntu下codeblocks安装配置方法及opencv配置方法》

2.2 配置其他依赖

这里我有一个shell脚本文件，可以把它复制到一个新的.sh文件中，并使用如下命令给该.sh文件赋予运行的权限(xxx表示文件名）
[html] view plain copy
  1. sudochmoda+xxxx.sh
运行该shell脚本
[html] view plain copy
  1. sh./xxx.sh
shell脚本内容如下：
[html] view plain copy
  1. #!/bin/bash
  2. #ATLAS
  3. echo"===========atlas=============="
  4. apt-get-yinstalllibatlas-base-dev
  5. #snappy
  6. echo"===========snappy=============="
  7. #apt-get-yinstallsnappy
  8. apt-get-yinstalllibsnappy-dev
  9. #boost
  10. echo"===========boost=============="
  11. apt-get-yinstalllibboost-dev
  12. apt-get-yinstalllibboost-filesystem-dev
  13. apt-get-yinstalllibboost-system-dev
  14. apt-get-yinstalllibboost-thread-dev
  15. apt-get-yinstalllibboost-python-dev
  16. #protobuf
  17. echo"===========protobuf=============="
  18. apt-get-yinstalllibprotobuf-dev
  19. apt-get-yinstallprotobuf-compiler
  20. apt-get-yinstallpython-protobuf
  21. #leveldb
  22. echo"===========leveldb=============="
  23. apt-get-yinstalllibleveldb-dev
  24. #lmdb
  25. echo"===========lmdb=============="
  26. apt-get-yinstallliblmdb-dev
  27. #hdf5
  28. echo"===========hdf5=============="
  29. apt-get-yinstalllibhdf5-dev
  30. #glog
  31. echo"===========glog=============="
  32. apt-get-yinstalllibgoogle-glog-dev
  33. #gflag
  34. echo"===========gflag=============="
  35. apt-get-yinstalllibgflags-dev
  36. #cython
  37. echo"===========cython=============="
  38. apt-get-yinstallcython
  39. #scipy
  40. echo"===========scipy=============="
  41. apt-get-yinstallpython-scipy
  42. #scikit-image
  43. echo"===========scikit-image=============="
  44. apt-get-yinstallpython-skimage
  45. #pyyaml
  46. echo"===========pyyaml=============="
  47. apt-get-yinstallpython-yaml
  48. #easydict
  49. echo"===========easydict=============="
  50. apt-get-yinstallpython-pip
  51. #指定使用科大镜像源安装easydict
  52. pipinstalleasydict-ihttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
  53. ##错误排查
  54. #修复一个比较奇怪的一定要检查这个目录是否存在的问题
  55. mkdir-p/usr/lib64
  56. #修复cuda链接库找不到的问题
  57. echo"/usr/local/cuda/lib64">cuda.conf
  58. cpcuda.conf/etc/ld.so.conf.d
  59. ldconfig
这个shell脚本是我师兄写的，在这里鸣谢我师兄！

2.3 caffe源码下载及编译

（1）安装git
[html] view plain copy
  1. sudoapt-getinstallgit
（2）拉取caffe源码
[html] view plain copy
  1. gitclonehttps://github.com/BVLC/caffe.git
（3）设置Makefile.config文件
把Makefile.config.example文件中内容进行复制，复制到新建的文件Makefile.config中，修改以下几项：
i：把USE_CUDNN := 1这一行的注释取消掉，因为gtx1050的算力是6.1高于3.0，是可以使用cuDNN加速的，这里具体看自己的显卡配置；
ii：在INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include行后加空格，然后添加/usr/include/hdf5/serial
（4）编译caffe
i：在计算机中搜寻libhdf5_serial.so.10.1.0文件，找到其所在目录，在终端中进入该目录，并执行以下命令：
[html] view plain copy
  1. sudolnlibhdf5_serial.so.10.1.0libhdf5.so
  2. sudolnlibhdf5_serial_hl.so.10.0.2libhdf5_hl.so
  3. sudoldconfig
  4. makeall-j4
ii：执行以下命令，其中-j4是表示使用4个线程进行编译
[html] view plain copy
  1. maketest-j4
  2. makeruntest-j4
  3. makepycaffe-j4
  4. makedistribute
至此，caffe已经安装完成。

2.4 Nvidia驱动安装

这里注意，一定要 去Nvidia官网上去下载驱动，特别是 针对10系的显卡！！！
其他的老显卡，比如我实验室的GTX 560不用这么麻烦就可以，我也只配置过这两个显卡，10系显卡最好按照我这里的方法进行操作。
（1）去Nvidia官网下载GTX 1050驱动，网址如下： http://www.geforce.cn/drivers
（2）给下载的驱动程序赋予可执行权限，这里的.run文件是显卡的驱动程序，安装时注意换成自己的文件名
[html] view plain copy
  1. sudochmoda+xNVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run
（3）关闭Ubuntu图形界面
[html] view plain copy
  1. sudoservicelightdmstop
使用Ctrl + Alt + F1进入终端界面并登录
（4）安装Nvidia驱动
在终端中进入之前下载的驱动程序所在的目录并执行以下命令：
[html] view plain copy
  1. sudo./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run--no-x-check--no-nouveau-check--no-opengl-files
安装好驱动程序以后开启Ubuntu图形界面
[html] view plain copy
  1. sudoservicelightdmstart
按Ctrl + Alt + F7进入图形界面。
至此Nvidia驱动安装完成。

2.5 Cuda安装

同样，这里的Cuda安装时也不要使用命令行直接安装， 去Nvidia官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载cuda进行安装
这里同样要注意，下载时要 选择runfile类型文件，具体的选择类型如下图所示：


文件有1.4G大小，最好用迅雷下会快一些。
下载好Cuda，安装过程如下：
[html] view plain copy
  1. shcuda_8.0.27_linux.run--override
首先会提醒你看一些它的使用协议，一直按空格直到出现是否同意，选择Accept
程序会问你要不要安装Nvidia驱动，这里 千万不要选择安装，因为我们已经安装过了，而且GTX1050这里安装的驱动与我们之前安装的驱动版本是不一样的， 如果选择安装又会出现无限循环登录的问题（血的教训）；
接下来的安装过程一路选择yes，然后按照默认的来就可以了。

2.6 cuDNN安装

去Nvidia官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cuDNN安装包，选择这个： Download cuDNN v5.1 (August 10,2016),for CUDA 8.0版本
解压安装包以后会出现cuda的目录，进入该目录
[html] view plain copy
  1. cdcuda/include/
  2. sudocpcudnn.h/usr/local/cuda/include/
  3. cd../lib64
  4. sudocplib*/usr/local/cuda/lib64/
  5. sudochmoda+r/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
接下来执行以下命令：
[html] view plain copy
  1. cd/usr/local/cuda/lib64/
  2. sudorm-rflibcudnn.solibcudnn.so.5
  3. sudoln-slibcudnn.so.5.1.5libcudnn.so.5
  4. sudoln-slibcudnn.so.5libcudnn.so
在终端中输入以下命令进行环境变量的配置：
[html] view plain copy
  1. sudogedit/etc/profile
在出现的文件中进行编辑，在末尾加上并保存：
[html] view plain copy
  1. PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
  2. exportPATH
创建链接文件
[html] view plain copy
  1. sudogedit/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
在该文件中，插入/usr/local/cuda/lib64并保存，然后使用sudo ldconfig使之生效。

2.7 测试

在终端中进入CUDA 8.0 Samples默认安装路径，输入命令：
[html] view plain copy
  1. sudomakeall-j4
此步可能会出错，出错处理见最下面的参考链接4，我这里没有出错。完成后继续输入
[html] view plain copy
  1. cdbin/x86_64/linux/release
  2. ./deviceQuery
出现下图则表示cuda安装完成


在已经配置好的eclipse + pydev环境中，新建python工程和源程序，并在工程名下右键——Properties——PyDev-PYTHONPATH——External Libraries中Add Source folder中选择/home/hanchao/caffe/python路径
在源程序中输入
[python] view plain copy
  1. importcaffe
  2. print'helloworld'
若编译运行后没有错误，则环境已经配置好。

-------------------------------------------------------------------------------更新的分割线-------------------------------------------------------------------
如果在编辑pycaffe时出现”python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 没有这样的文件或目录“问题时，注意修改Makefile.config文件
把
[python] view plain copy
  1. PYTHON_INCLUDE:=/usr/include/python2.7\
  2. /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
修改为
[python] view plain copy
  1. PYTHON_INCLUDE:=/usr/include/python2.7\
  2. /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
即可



参考链接：
WoPawn的博客——ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装、测试经历

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