Caffe + Ubuntu 15.04(16.04) + CUDA 7.5(8) 安装配置入门指南

(更新所有软件到最新版)

最后更新时间：2016年9月27日。

版本说明：
关于 GCC 和 G++ 版本问题 
   Matlab 2014a gcc/g++ 4.7.x, Matlab 2016a gcc/g++ 4.9.x
   Ubuntu 15.04 gcc/g++ 4.9.x, Ubuntu 16.04 gcc/g++ 5.4.x
   原则上Matlab需要和Ubuntu版本一致，由于CUDA 8只支持16.04,而且需要GCC 5.4.x 进行编译，而CUDA 7.5不支持 Ubuntu 16.04 因此Matlab会有一些奇葩，有时按照降级（或强制安装）的方法可以正常使用，有时却会报错，怀疑和显卡驱动有关。
   因此，为了避免麻烦，建议:
   1. 不使用Matlab，可以考虑Ubutnu16.04 + CUDA8
   2. 使用Matlab，考虑Ubuntu15.04 + CUDA7.5 + Matlab X(GCC/G++根据Matlab版本自行匹配)
   下面仍然以Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 + Matlab 2014a 为例.

本文主要包含5个部分，包括：
- 第一部分 Linux安装
- 第二部分 nVidia CUDA Toolkit的安装（*.deb方法）
- 第三部分 Matlab 的安装
- 第四部分 Caffe-Master的安装和测试

第一部分 Linux安装

我的分区设置如下：
\ 根分区： 100G，
Swap交换分区：128G（等于内存大小） ，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，多多益善
PS：解决启动分区错误

装双系统需要先安装Windows 再安装Ubuntu。如果遇到启动分区表损坏，需要还原Windows分区：

$ sudo gedit etc/default/grub
设置：GRUB_DEFAULT = 2
$ sudo update-grub

第二部分：nVidia CUDA Toolkit的安装（*.deb方法）

1. 安装 CUDA Toolkit

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

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y cuda

2. 安装 nVidia cuDNN library (cudnn-7.5-linux-x64-v5.1)

官方下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

$ tar zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1.tgz
$ cd cuda
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include
$ sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.5.1.3 /usr/local/lib/libcudnn.so.5
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.5 /usr/local/lib/libcudnn.so
$ sudo ldconfig -v

（可选）3. 处理ubuntu 16.04 GCC版本过高，编译Caffe-master报错问题

$ sudo gedit /usr/local/cuda/include/host_config.h
搜索：
#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5.3 are not supported!
修改为：
//#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5.3 are not supported!

第三部分 Matlab安装和调试（以Matlab 2014a为例）

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
将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：取名不要有空格)

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

$ sudo cp install.jar /home/Matlab/java/jar/
$ chmod a+x Matlab -R
$ 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
勾选从默认启动路径创建符号链接（实现在任意位置运行matlab启动程序）
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/

5.解决编译器gcc/g++版本问题。
因为Ubuntu 15.04的gcc/g++版本是4.9.2，而Matlab 2014a（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。
A. 降级安装gcc/g++版本为4.7.x

$ sudo apt-get install -y gcc-4.7 g++-4.7
$ cd /usr/bin
$ sudo mv gcc gcc-4.9.2
$ sudo ln -s gcc-4.7 gcc
$ sudo mv g++ g++-4.9.2
$ sudo ln -s g++-4.7 g++

B. 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
$ cd /usr/local/MATLAB/R2014a/sys/os/glnxa64
$ sudo mv libstdc++.so.6 libstdc++.so.6.backup
$ 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_3.4.21，如果已经存在，基本上就成功了。

第四部分 Caffe-Master的安装和测试

一. 安装BLAS
这里可以选择（ATLAS，MKL或者OpenBLAS），我这里使用MKL，因为它最快。首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL(Intel(R) Parallel Studio XE Cluster Edition for Linux 2016)，下载链接是：https://software.intel.com/en-us/qualify-for-free-software/student， 使用学生身份（邮件 + 学校）下载Student版，填好各种信息，可以直接下载，同时会给你一个邮件告知序列号。下载完之后，要把文件解压到home文件夹(注意任何一级文件夹不能包含空格，否则安装会失败)

$ tar zxvf parallel_studio_xe_2016.tar.gz （如果你是直接拷贝压缩文件过来的）
$ chmod a+x parallel_studio_xe_2016 -R
$ sh install_GUI.sh

PS: 安装的时候，建议使用root权限安装，过程中会要求输入Linux的root口令。（设置方法：命令行：$ sudo passwd）

二. 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

三.安装OpenCV 3.1.0
1.下载并编译OpenCV（官网原版OpenCV：http://opencv.org/）， 或者使用我提供的修改版的安装包(前面的百度云下载)（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）
2.切换到文件保存的文件夹，然后安装依赖项和OpenCV：

$ sudo sh Ubuntu/dependencies.sh
$ sudo sh Ubuntu/3.0/opencv3_0_0.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。。。

四、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
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

如果没有权限就chmod a+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-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler protobuf-compiler 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

五、安装Caffe并测试
1.切换到Caffe-master的文件夹，生成Makefile.config配置文件，执行：

$ 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”#”

USE_CUDNN := 1

b. 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

c. 启用Intel Parallel Studio XE 2016

BLAS := mkl

d. 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

c. 启用OpenCV 3.0, 去掉”#”

OPENCV_VERSION =3

6.编译caffe-master！！！”-j16”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。

$ make all -j16
$ make test -j16
$ make runtest -j16
$ make pycaffe -j16
$ make matcaffe -j16

六. 使用MNIST数据集进行测试
Caffe默认情况会安装在 Caffe-master，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支持多种数据格式输入网络，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，HDF5等，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 with cuDNN：30s
Cifar10_full on GPU wihtout cuDNN：73m45s = 4428s　（Iteration 70000）
Cifar10_full on GPU with cuDNN：20m7s = 1207s　（Iteration 70000）

测试平台2：技嘉P35X v3，i7-4720HQ@2.6G/16G/NVidia GTX 980 8G
MNIST Ubuntu 15.04 on GPU with cuDNN：33s

测试平台3：Dell 7910，E5 2623v3 3.0G *2 /128G/ NVidia Titan X 12G
MNIST Ubuntu 15.04 on GPU with cuDNN：23s （真是逆天啊！）
对比测试1：2*E5-2620(12CPUs)/128G/Tesla K20M/CUDA5.5/ 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(without cuDNN)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Tesla K40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.D JinLu、华中科技大学 MS LiuMaolin 提供的测试环境和测试数据。）