Ubuntu14.04+CUDA8.0+GTX1080+caffe配置教程

转载链接:http://blog.csdn.net/frank_zrh/article/details/52298909

一、需要预先下载的东西

1.GTX1080的Linux驱动(run文件)

2.Install-OpenCV-master(最好先下载好对应的OpenCV版本,修改相应的脚本省时间)

3.Cuda8.0文件(run文件)

4.Cudnn5.0文件(压缩包)

二、安装caffe之前的准备工作

Step1:禁用nouveau驱动

按Ctrl+Alt+F1进入命令提示符,新建一个黑名单文件

  1. sudovim/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

输入

  1. blacklistnouveau
  2. optionsnouveaumodset=0

保存退出(:wq)

然后执行

  1. sudoupdate-initramfs-u
执行lspci | grep nouveau查看是否有内容
  1. lspci|grepnouveau

如果没有内容 ,说明禁用成功,如果有内容,就重启一下再查看

step2:安装显卡驱动(不从CUDA中一起装,因为CUDA8.0中的显卡驱动太旧)

Ctrl+alt+F1进入字符界面,关闭图形界面

  1. sudoservicelightdmstop
安装driver

  1. sudochmod755NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run//获取权限
  2. sudo./NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run//安装驱动

安装完成之后

  1. sudoservicelightdmstart
其实,在我的安装过程中输入上面这条命令之后,显示器会没有内容,我想应该是视频信号已经切换到独显中,而视频线仍然接在集显上

我的方案是,安装完成之后,reboot或者shutdown之后把视频线连接到独显上,避免强制关机

安装完成之后可用一面的命令查看

  1. nvidia-smi


step3:安装CUDA8.0

进入到CUDA文件所在的目录

  1. sudoshcuda_8.0.27_linux.run
除了第二项“”是否安装显卡驱动“选择no之外,其他全部按照默认设定

安装过程显示如下信息

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/zhou ]:

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libX11.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so

Installing the CUDA Samples in /home/zhou …
Copying samples to /home/zhou/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now…
Finished copying samples.

===========
=Summary=
===========
Driver: Not Selected
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0
Samples: Installed in /home/zhou,but missing recommended libraries

Please make sure that
- PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64,or,add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

To uninstall the CUDA Toolkit,run the uninstall script in /usr/local/cuda-8.0/bin

Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-8.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.

***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 361.00 is required for CUDA 8.0 functionality to work.
To install the driver using this installer,run the following command,replacing with the name of this run file:
sudo .run -silent -driver

Logfile is /tmp/cuda_install_2961.log

设置环境变量

  1. sudovi/etc/profile
在文件的最后面加上下面两句
  1. exportPATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
  2. exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
使环境变量立即生效
  1. sudoldconfig


这里强势插入一个步骤:安装库,因为接下来安装Samples需要make,所以得先装好一些库和依赖

  1. sudoapt-getinstallfreeglut3-devbuild-essentiallibx11-devlibxmu-devlibxi-devlibglu1-mesalibglu1-mesa-devlibgl1-mesa-glx

在安装库的过程中也出现一些问题,例如有些安装不了(选择的软件源没有这个库),这种情况可以在ubuntu的网站搜索相应的

库的名字,可以到它给出的链接去下载deb包直接双击安装就可以了。校园网的用户建议连接中科大的源,速度很快。

安装CUDA自带的Samples

  1. cd/usr/local/cuda/samples
  1. sudomakeall-j4
这里j后面的数,网上说是cpu的核心数目

编译完之后

  1. cd./bin/x86_64/linux/release
运行例程
  1. ./deviceQuery

若出现显卡信息,则说明安装完成了


step3:安装CUDNN5.0

将cudnn解压后就是一个名为CUDA的文件夹,放在哪都可以,我们还要复制里面的文件到相应的地方,并创建软链接

  1. cdcuda
  2. sudocplib64/lib*/usr/local/cuda/lib64/
  3. sudocpinclude/cudnn.h/usr/local/cuda/include/
  4. cd/usr/local/cuda/lib64/
  5. sudochmod+rlibcudnn.so.5.0.5
  6. sudoln-sflibcudnn.so.5.0.5libcudnn.so.5
  7. sudoln-sflibcudnn.so.5libcudnn.so
  8. sudoldconfig


-----------------------------------我把这里作为分界线,是因为多次实验以上的步骤都不会出错,容易出错的地方在分界线下面的部分--------------------------------

step4:安装opencv

这里推荐网友写的一个脚本(百度云下载http://pan.baidu.com/s/1qX1uFHa,密码:wysa
在Isstall-OpenCV-master的根目录下

  1. cd./Ubuntu
  2. sudoshdependencies.sh
  3. cd./3.0
  4. sudoshopencv3_0_0.sh
第一次运行会发现编译到72%时出错,因为现在opencv3.0有个地方还未修改,遇到CUDA8.0会出错

github大神给出了解决方案(https://github.com/opencv/opencv/pull/6510/commits/10896129b39655e19e4e7c529153cb5c2191a1db

意思就是在下载好的OpenCV3.0的文件夹中

  1. cd./modules/cudalegacy/src
  2. sudovimgraphcuts.cpp
在代码line45中找到

#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)

将他改为

#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) || (CUDART_VERSION >= 8000)

这样再编译一下就好了,在这里有一点需要注意,如果又用

  1. sudoshopencv3_0_0.sh
则需要,先对opencv3_0_0.sh文件进行修改,将脚本中下载opencv文件和解压的两句注释掉就可以了

等待几分钟,就安装好了。

三、编译caffe

安装依赖项和各种库

  1. sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5-serial-devprotobuf-compilerlibatlas-base-devlibgflags-devlibgoogle-glog-dev
  2. liblmdb-dev
  1. sudoapt-getinstall--no-install-recommendslibboost-all-dev
安装pycaffe所需要的依赖项
  1. <spanstyle="font-family:SimSun;font-size:12px;">sudoapt-getinstall-ypython-numpypython-scipypython-matplotlibpython-sklearnpython-skimagepython-h5py
  2. python-protobufpython-leveldbpython-networkxpython-nosepython-pandaspython-gflagscythonipython

进入caffe的根目录
  1. <spanstyle="font-family:SimSun;font-size:12px;">cpMakefile.config.exampleMakefile.config</span>

根据自己的需要修改Makefile.config

我自己改了CUDNN项和OPENCV项(用了3.0就要修改这一项)

  1. makeall-j4
  2. maketest-j4
  3. makeruntest-j4

第一次make的时候出现了错误

.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imread(cv::String const&,int)'.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imencode(cv::String const&,cv::_InputArray const&,std::vector >&,std::vector > const&)

参考https://github.com/BVLC/caffe/issues/2348的回答

我尝试了在caffe根目录下

  1. rmbuild(如果有这个文件夹的话)
  2. mkdirbuild
  3. cdbuild
  4. cmake..
  5. makeall-j4
  6. cd..
  7. makeall-j4
这样下来就可以make成功了,如果还出现问题可以看看上面提供的链接

接下来我就

  1. maketest

但是再次出错了

libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

应该是库文件没有链接好

用ln将需要的so文件链接到/usr/lib或者/lib这两个默认的目录下边

  1. ln-s/where/you/install/lib/*.so/usr/lib
  2. udoldconfig
修改LD_LIBRARY_PATH(这个在之前已经做好了)
  1. exportLD_LIBRARY_PATH=/where/you/install/lib:$LD_LIBRARY_PATH
修改/etc/ld.so.conf在文件中添加cuda8.0的lib路径
  1. /usr/local/cuda-8.0/lib64

一共三步就解决了缺少动态链接库的问题

再接下来make test 和make runtest都没有出错了


虽然之前也配置过cuda7.5和gtx970但是,由于gtx1080比较新,安装驱动要单独从官网上先下载,配置过程中opencv与cuda8.0也有兼容问题。

有参考网上的教程,但是还是花了两天时间来配置。特意整理了这样一篇博客,流程是完全按照我成功配置下来的过程而写的 ,希望对大家有帮助。

也感谢在这过程中给我帮助的同学。第一次写博客,还请多多指教!


参考的博客:http://www.2cto.com/os/201607/528798.html

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


文章浏览阅读2.3k次,点赞4次,收藏22次。最近安装了CARLA预编译版,总体过程感觉还是挺简单的,但是由于在网上找的参考资料并没有和自己遇到的情况完全一样的,所以把自己的安装过程记录下来,方便和自己一样的后来人进行安装,同时也自己作个记录留作备忘。其实预编译版的CARLA本身几乎不用什么命令行进行安装,主要步骤只有解压缩和拷贝文件,和极少的命令行安装操作。但是相关依赖以及其它的CARLA所使用的一些工具需要一起安装好,下面一起来看看安装步骤吧。_ubuntu22.04安装carla
文章浏览阅读6.3k次,点赞5次,收藏15次。在清华镜像中下载Ubuntu 20 安装包_ubuntu20下载
文章浏览阅读5k次。linux环境, python3.7.问题描述: 安装rally, pip3 install -r requirements.txt 时提示如下: 说明openssl 已安装。解决:1. pip3 install --upgrade pip , 结果输出如下 ..._error: command '/usr/bin/gcc' failed with exit code 1
文章浏览阅读1.1k次。自己刚踩坑装好的W11 WSL2 miniconda_wsl2 cuda
文章浏览阅读4.2k次,点赞4次,收藏17次。要安装这个 standalone的,会有一点区别(不识别 下面的 -localhost no)上面的命令会在~/.vnc/目录下生成一个 passwd文件。具体端口号,可以查看vncserver -list返回结果中的RFB PROT。作用是vncserver启动的时候运行这些命令,把桌面程序启动起来。如果希望用某个用户比如 demo登录,就用su切换到这个用户。桌面版默认就已安装,服务器版需要手动安装,并启动。关闭某个会话可以用下面的命令。远程地址输入ip:port。查看全部的vnc会话。_ubuntu vncserver
文章浏览阅读894次,点赞51次,收藏31次。在安卓使用vscode主要是连接一个远程的code-server服务,code-server服务安装在什么系统,调用的就是什么系统的环境,如这里使用ubuntu进行安装code-server,那使用的就是ubuntu环境,如需要go,python,java开发,需要在Ubuntu安装相关环境,创建的文件夹和项目也是在Ubuntu里面.这种方式其实在访问vscode的时候利于可以随时随地进行连接使用,且不受设备影响。
安装Ubuntu上超好用的终端Terminator。通过添加软件源、更新源、安装Terminator等步骤完成。
文章浏览阅读1.1k次,点赞83次,收藏74次。不要嫌弃Ubuntu的单调的终端界面啦,快来试试这些有意思的命令_ubuntu系统有趣的玩法
文章浏览阅读2.5k次。在ubuntu系统中,swap空间就是虚拟内存,所以考虑在磁盘空间富余的目录下设置虚拟内存swap文件,用来缓解内存不足的问题。通过上面的信息可以看到,/dev/vda2 目录下还剩余45G,那么就可以把swap文件生成在/dev/vda2目录下。在系统监控中发现,当数据库服务程序启动后,占用了大量内存空间,导致系统的剩余的内存往往只有几十MB。# bs 为块的大小,count 创建多少个块。# 执行命令后,删除创建的swap目录即可。#把生成的文件转换成 Swap 文件。2、创建一个swap文件。_ubuntu20修改swap大小
文章浏览阅读2.9k次,点赞2次,收藏10次。记录RV1126的SDK编译错误,以及解决处理_command exited with non-zero status 1
文章浏览阅读1.1w次,点赞22次,收藏101次。【记录】ubuntu20.04安装nvidia显卡驱动_ubuntu20.04安装nvidia显卡驱动
文章浏览阅读727次,点赞6次,收藏27次。在嵌入式Linux开发过程中,可能遇到uboot无法通过nfs服务从Ubuntu下载系统镜像(TTTTTT)的问题。如果你使用的是较新版本的Ubuntu,那么其**默认内核将不支持nfs2**!而**uboot仅支持到nfs2**,因此我们需要修改系统内核以及nfs配置文件,开启nfs2服务。**此问题非常棘手**,因为问题出现的时间太近,并且使用的人少。由于是2023年后才出现的问题,**chatgpt也无法解答**!本文参考网络上多篇博客资料,是解决此问题的最新办法。
ubuntu系统下安装软件的方法有多种,包括使用apt工具、deb软件包安装、源码编译安装以及通过软件中心安装。还有一种以 .run 后缀的软件包也可以在ubuntu系统下安装。具体的安装方法可以通过百度搜索来获取。
文章浏览阅读814次。本篇目的:Xubuntu如何安装pkg-configpkg-config是一个计算机软件包,用于帮助开发人员查找、定位和使用依赖库。它通常用于构建软件时,开发人员需要指定程序所依赖的外部库的位置和版本信息。使用pkg-config,开发人员可以很容易地查找、检索和导出这些依赖库的信息,从而简化了软件的构建过程。_ubuntu中怎么下载pkg-config
文章浏览阅读2k次。ubuntu创建共享文件夹_ubuntu20.04共享文件夹
文章浏览阅读2.9k次,点赞74次,收藏73次。对于有长期远程桌面需求的用户,建议将cpolar套餐升级到专业套餐,支持配置固定的公网TCP端口,且带宽也会相应的增大,支持更高效便捷的远程桌面连接Ubuntu系统。【cpolar内网穿透支持http/https/tcp协议,支持永久免费使用,不限制流量,无需公网IP,也不用进入路由器设置,操作简单。隧道创建成功后,点击左侧仪表盘的状态——在线隧道列表,查看xrdp隧道的所生成的公网TCP端口地址,复制下来。,使用cpolar内网穿透映射3389端口,生成公网TCP端口地址,实现在公网环境下,_ubuntu 局域网桌面
文章浏览阅读3.2k次。而在linux的ubuntu版本中,又多出两类用户:安装ubuntu系统的源用户xxx,其与root具有相同权限,仅在执行命令时,前面加sudo。在ubuntu中,用命令deluser username可以直接删除用户账号及家目录,而用centos7中的命令userdel -r username才能达到同样目的。在ubuntu中,没有moduser命令,centos7中的usermod修改用户信息的命令,同样可以用在ubuntu中。在系统中,创建新的用户或称为账号,一般需要多步操作。_ubuntu创建一个新用户
文章浏览阅读1.6w次,点赞4次,收藏23次。系统的许多日志文件都存储在 /var/log 目录中。你可以使用 ls /var/log 命令来列出可用的日志文件。/var/log/Xorg.0.log:包含 X 服务器的日志信息(图形界面)。打开DASH,搜索日志或者log,打开app,这个是/var/log的界面版。这将显示系统日志的末尾,并提供有关系统崩溃和错误的信息。/var/log/kern.log:包含内核日志信息。/var/log/dmesg:包含开机时的日志信息。/var/log/syslog:包含系统日志信息。_ubuntu查看系统日志
文章浏览阅读857次。首先将source.list复制为source.list.bak备份,然后将source.list内容改为需要的镜像源列表即可。Ubuntu采用apt作为软件安装工具,其镜像源列表记录在/etc/apt/source.list文件中。本节均为 Ubuntu 20.04 的镜像源列表。若为其他版本,将所有focal更改为其他版本代号即可。_apt 国内源