當前位置：首頁 > 运维知识 > Ubuntu >内容正文

Ubuntu

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

發布時間：2024/9/21 Ubuntu 75 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 [深度学习]Ubuntu16.04 + GTX 1050 + cuda8.0 + cuDNN5.1 + caffe安装详解小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

首先吐個槽，ubuntu + nvidia的顯卡驅動簡直是反人類，害的我折騰了一天多。

一、問題及解決辦法

寒假放假回家沒事干，正好給家里電腦升級了顯卡gtx1050可以跑跑CNN。我在實驗室的顯卡是560，比較老了，按著實驗室的環境配置流程走下來居然不能用，癥狀就是在Python中不能成功的import caffe，然后重啟后無限循環登錄。

問題：

不能進入ubuntu的圖形界面，在登錄界面循環。

解決辦法：

Nvidia顯卡驅動的鍋，卸載顯卡驅動，按Ctrl+Alt+F1進入終端模式登錄，輸入命令

[html] view plain copy

sudo?apt-get?remove?--purge?nvidia*??

卸載顯卡驅動，然后重啟計算機，命令如下： [html] view plain copy

sudo?reboot??

現在就可以登錄圖形界面進行cuda + cudnn + caffe的環境配置了。

二、安裝流程

2.1 Opencv安裝

在caffe中其實是調用了Opencv的一些服務的，因此我們首先需要安裝Opencv，安裝流程如下：（1）在Opencv官網下載http://opencv.org/downloads.html需要的Opencv linux版的安裝包，這里我選擇的Opencv 2.4.12；（2）依賴包的安裝，主要命令如下： [html] view plain copy

sudo?apt-get?install?build-essential??

sudo?apt-get?install??libgtk2.0-dev?libavcodec-dev?libavformat-dev??libtiff4-dev??libswscale-dev?libjasper-dev??

sudo?apt-get?install?cmake??

sudo?apt-get?install?pkg-config??

（3）把Opencv安裝包解壓，放到某目錄下，這里我是放到了home目錄下，在Opencv的目錄下新建文件夾為release，在終端中進入Opencv的release目錄，運行如下命令： [html] view plain copy

cmake?-D?CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE?-D?CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local?..??

（4）使用如下命令編譯Opencv并安裝： [html] view plain copy

make??

sudo?make?install??

至此Opencv已經安裝完成，可以使用codeblocks建工程使用Opencv進行測試，方法見我的一篇博文《Ubuntu下codeblocks安裝配置方法及opencv配置方法》

2.2 配置其他依賴

這里我有一個shell腳本文件，可以把它復制到一個新的.sh文件中，并使用如下命令給該.sh文件賦予運行的權限(xxx表示文件名） [html] view plain copy

sudo?chmod?a+x?xxx.sh??

運行該shell腳本 [html] view plain copy

sh?./xxx.sh??

shell腳本內容如下： [html] view plain copy

#!/bin/bash??

#?ATLAS??

echo?"===========atlas=============="??

apt-get?-y?install?libatlas-base-dev??

#?snappy??

echo?"===========snappy=============="??

#?apt-get?-y?install?snappy??

apt-get?-y?install?libsnappy-dev??

#?boost??

echo?"===========boost=============="??

apt-get?-y?install?libboost-dev??

apt-get?-y?install?libboost-filesystem-dev??

apt-get?-y?install?libboost-system-dev??

apt-get?-y?install?libboost-thread-dev??

apt-get?-y?install?libboost-python-dev??

#?protobuf??

echo?"===========protobuf=============="??

apt-get?-y?install?libprotobuf-dev??

apt-get?-y?install?protobuf-compiler??

apt-get?-y?install?python-protobuf??

#?leveldb??

echo?"===========leveldb=============="??

apt-get?-y?install?libleveldb-dev??

#?lmdb??

echo?"===========lmdb=============="??

apt-get?-y?install?liblmdb-dev??

#?hdf5??

echo?"===========hdf5=============="??

apt-get?-y?install?libhdf5-dev??

#?glog??

echo?"===========glog=============="??

apt-get?-y?install?libgoogle-glog-dev??

#?gflag??

echo?"===========gflag=============="??

apt-get?-y?install?libgflags-dev??

#?cython??

echo?"===========cython=============="??

apt-get?-y?install?cython??

#?scipy??

echo?"===========scipy=============="??

apt-get?-y?install?python-scipy??

#?scikit-image??

echo?"===========scikit-image=============="??

apt-get?-y?install?python-skimage??

#?pyyaml??

echo?"===========pyyaml=============="??

apt-get?-y?install?python-yaml??

#?easydict??

echo?"===========easydict=============="??

apt-get?-y?install?python-pip??

#?指定使用科大鏡像源安裝easydict??

pip?install?easydict?-i?https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple??

##?錯誤排查??

#?修復一個比較奇怪的一定要檢查這個目錄是否存在的問題??

mkdir?-p?/usr/lib64??

#?修復cuda鏈接庫找不到的問題??

echo?"/usr/local/cuda/lib64"?>?cuda.conf??

cp?cuda.conf?/etc/ld.so.conf.d??

ldconfig??

這個shell腳本是我師兄寫的，在這里鳴謝我師兄！

2.3 caffe源碼下載及編譯

（1）安裝git [html] view plain copy

sudo?apt-get?install?git??

（2）拉取caffe源碼 [html] view plain copy

git?clone?https://github.com/BVLC/caffe.git??

（3）設置Makefile.config文件把Makefile.config.example文件中內容進行復制，復制到新建的文件Makefile.config中，修改以下幾項： i：把USE_CUDNN := 1這一行的注釋取消掉，因為gtx1050的算力是6.1高于3.0，是可以使用cuDNN加速的，這里具體看自己的顯卡配置； ii：在INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include行后加空格，然后添加/usr/include/hdf5/serial （4）編譯caffe i：在計算機中搜尋libhdf5_serial.so.10.1.0文件，找到其所在目錄，在終端中進入該目錄，并執行以下命令： [html] view plain copy

sudo?ln?libhdf5_serial.so.10.1.0?libhdf5.so???

sudo?ln?libhdf5_serial_hl.so.10.0.2?libhdf5_hl.so??

sudo?ldconfig??

make?all?-j4??

ii：執行以下命令，其中-j4是表示使用4個線程進行編譯 [html] view plain copy

make?test?-j4???

make?runtest?-j4???

make?pycaffe?-j4???

make?distribute??

至此，caffe已經安裝完成。

2.4 Nvidia驅動安裝

這里注意，一定要去Nvidia官網上去下載驅動，特別是針對10系的顯卡！！！其他的老顯卡，比如我實驗室的GTX 560不用這么麻煩就可以，我也只配置過這兩個顯卡，10系顯卡最好按照我這里的方法進行操作。（1）去Nvidia官網下載GTX 1050驅動，網址如下：http://www.geforce.cn/drivers （2）給下載的驅動程序賦予可執行權限，這里的.run文件是顯卡的驅動程序，安裝時注意換成自己的文件名 [html] view plain copy

sudo?chmod?a+x?NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run??

（3）關閉Ubuntu圖形界面 [html] view plain copy

sudo?service?lightdm?stop??

使用Ctrl + Alt + F1進入終端界面并登錄（4）安裝Nvidia驅動在終端中進入之前下載的驅動程序所在的目錄并執行以下命令： [html] view plain copy

sudo?./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run?--no-x-check?--no-nouveau-check?--no-opengl-files??

安裝好驅動程序以后開啟Ubuntu圖形界面 [html] view plain copy

sudo?service?lightdm?start??

按Ctrl + Alt + F7進入圖形界面。至此Nvidia驅動安裝完成。

2.5 Cuda安裝

同樣，這里的Cuda安裝時也不要使用命令行直接安裝，去Nvidia官網https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下載cuda進行安裝 這里同樣要注意，下載時要選擇runfile類型文件，具體的選擇類型如下圖所示：

文件有1.4G大小，最好用迅雷下會快一些。下載好Cuda，安裝過程如下： [html] view plain copy

sh?cuda_8.0.27_linux.run?--override??

首先會提醒你看一些它的使用協議，一直按空格直到出現是否同意，選擇Accept 程序會問你要不要安裝Nvidia驅動，這里千萬不要選擇安裝，因為我們已經安裝過了，而且GTX1050這里安裝的驅動與我們之前安裝的驅動版本是不一樣的，如果選擇安裝又會出現無限循環登錄的問題（血的教訓）；
接下來的安裝過程一路選擇yes，然后按照默認的來就可以了。

2.6 cuDNN安裝

去Nvidia官網https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下載cuDNN安裝包，選擇這個：Download cuDNN v5.1 (August 10, 2016), for CUDA 8.0?版本解壓安裝包以后會出現cuda的目錄，進入該目錄 [html] view plain copy

cd?cuda/include/???

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

cd?../lib64???

sudo?cp?lib*?/usr/local/cuda/lib64/???

sudo?chmod?a+r?/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*??

接下來執行以下命令： [html] view plain copy

cd?/usr/local/cuda/lib64/???

sudo?rm?-rf?libcudnn.so?libcudnn.so.5???

sudo?ln?-s?libcudnn.so.5.1.5?libcudnn.so.5???

sudo?ln?-s?libcudnn.so.5?libcudnn.so??

在終端中輸入以下命令進行環境變量的配置： [html] view plain copy

sudo?gedit?/etc/profile??

在出現的文件中進行編輯，在末尾加上并保存： [html] view plain copy

PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH???

export?PATH??

創建鏈接文件 [html] view plain copy

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

在該文件中，插入/usr/local/cuda/lib64并保存，然后使用sudo ldconfig使之生效。

?2.7 測試

在終端中進入CUDA 8.0 Samples默認安裝路徑，輸入命令： [html] view plain copy

sudo?make?all?-j4??

此步可能會出錯，出錯處理見最下面的參考鏈接4，我這里沒有出錯。完成后繼續輸入 [html] view plain copy

cd?bin/x86_64/linux/release???

./deviceQuery??

出現下圖則表示cuda安裝完成

在已經配置好的eclipse + pydev環境中，新建python工程和源程序，并在工程名下右鍵——Properties——PyDev-PYTHONPATH——External Libraries中Add Source folder中選擇/home/hanchao/caffe/python路徑在源程序中輸入 [python] view plain copy

import?caffe??

print?'hello?world'??

若編譯運行后沒有錯誤，則環境已經配置好。
-------------------------------------------------------------------------------更新的分割線------------------------------------------------------------------- 如果在編輯pycaffe時出現”python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 沒有這樣的文件或目錄“問題時，注意修改Makefile.config文件把 [python] view plain copy

PYTHON_INCLUDE?:=?/usr/include/python2.7?\??

????/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include??

修改為 [python] view plain copy

PYTHON_INCLUDE?:=?/usr/include/python2.7?\??

????/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include??

即可

參考鏈接： surgewong—— Opencv 2.4.9在Ubuntu下的配置安裝
余昌黔|書山有路——【解決】Ubuntu安裝NVIDIA驅動后桌面循環登錄問題 Ubuntu 14.04安裝NVIDIA英偉達顯卡驅動 WoPawn的博客——ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安裝、測試經歷

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[深度学习]Ubuntu16.04 + GTX 1050 + cuda8.0 + cuDNN5.1 + caffe安装详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。

上一篇： Qt下载路径
下一篇： ImportError: /home/k