Ubuntu 16.04 安装配置Caffe 图文详解

Caffe已经是第三次安装配置了，为什么是第三次呢？因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求。第一次我在自己笔记本上配置的单核，CPU only ... 结果是，样例数据跑了4小时，这还怎么玩？第二次在台式机上，因为台式机比较low，I5处理器4核，没有NVIDIA的GPU。我把别人训练好的模型下载下来，然后自己测试，发现真的成功了，心里小激动~ 然而，当我自己训练模型时，我训练7天..... 关键是7天了还在跑.....

心想，我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器？那怎么可能。还好，老师人非常好，给我找了个服务器~ 现在终于是劳资大显身手的时候了。

整个配置过程很长啊，坑多，没有Linux基础的就别来了，你会崩溃的。我参考了好几个帖子，基本上每个帖子都有或多或少的问题，文章结尾的时候，我会留下前辈们的文章地址，算是对他们的尊敬和对我帮助的感谢。好，下面切入正题！

电脑配置：

安装过程

1.安装相关依赖项

1 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
2 sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
3 sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
4 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2.安装NVIDIA驱动

(1)查询NVIDIA驱动

驱动文件后缀名应当是以.run结尾的。我们要把这个文件移动到家目录下，原因是下面我们要切换到文字界面下，如果放到~/下载下面，我们没有办法进入下载这个目录（没有中文输入法，且中文全部是乱码）

图1 输入显卡型号图2 显卡驱动搜索结果

我的显卡型号是Quadro K620，系统是linux 64位，按照要求选择后点击search. 图2是搜索结果，点击下载就好了。

我下载后的驱动文件是：NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run

（2）安装驱动

输入密码后在最后一行加上 blacklist nouveau . 这里是将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单。

重启电脑~
这里要尤其注意，安装显卡驱动要先切换到文字界面，(按Ctrl+Alt+F1~F6).所以，启动电脑后，先进入文字界面。

完成后，再次重启电脑。

3.安装CUDA

CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。

（1）下载CUDA

首先在官网上(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载CUDA：

(2) 下载完成后执行以下命令：

1 sudo chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run
2 sudo  ./cuda_8.0.44_linux.run

注意：执行后会有一系列提示让你确认，但是注意，有个让你选择是否安装nvidia367驱动时，一定要选择否：
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
因为前面我们已经安装了更加新的nvidia367，所以这里不要选择安装。其余的都直接默认或者选择是即可。

(3)环境变量配置

1 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
2 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

(4)测试CUDA的samples

1 cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
2 make
3 sudo ./deviceQuery

如果显示一些关于GPU的信息，则说明安装成功。

下载cuDNN5.1之后进行解压：

sudo tar -zxvf ./cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

进入cuDNN5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：

cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include  #复制头文件

再将进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：

cd ..
cd lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5    #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5  #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so      #生成软链接

5.安装opencv3.1
从官网(http://opencv.org/downloads.html)下载Opencv,并将其解压到你要安装的位置，假设解压到了/home/opencv。

1 unzip opencv-3.1.0.zip
2 sudo cp ./opencv-3.1.0 /home
3 sudo mv opencv-3.1.0 opencv

安装前准备，创建编译文件夹：

cd ~/opencv
mkdir build
cd build

配置：

1 sudo apt install cmake
2 sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

编译：

sudo make -j8

-j8表示并行计算，根据自己电脑的配置进行设置，配置比较低的电脑可以将数字改小或不使用，直接输make。

可能出现问题：

这是因为opecv3.0与cuda8.0不兼容导致的。解决办法：修改～/opencv/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp文件内容，如图：

sudo make install

Ubuntu 16.04 安装配置Caffe 图文详解

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