caffe安装教程.docx

编者语：如果你想深入研究深度学习，强烈建议你有一块好的显卡。caffe支持cpu、gpu两个版本，强烈建议使用gpu版本训练模型(因为速度真的非常快)。由于gpu版本需要安装cuda和cudnn,所以强烈建议使用的显卡计算能力大于3.0,显卡计算能力请参考/cuda-gpus。后续多显卡运行模型需要安装的nccl对于显卡的计算能力也有一定的要求(目前市面上比较普遍的有A卡和N卡,请购买N卡)，强烈建议不要在虚拟机上做实验(cpu版本可以)，因为据我所知虚拟机是识别不出显卡的，请选择安装双系统。一、版本:本文的实验环境：Linux系统：Ubuntu14.04LTS(64bit)显卡：GTX1070cuda: cuda8.0 cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.debcudnn: cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz二、下载：Ubuntu：/download/cuda8.0: /cuda-downloadscudnn: /rdp/cudnn-download(注：需要注册)gpu驱动下载: /Download/index.aspx?lang=cnOpenCV安装脚本: /jayrambhia/Install-OpenCVAnaconda: https://www.continuum.io/downloads/Caffe: /BVLC/caffe上述下载遇到问题，请联系QQ:944597043，可发送安装包！！！三、安装1、安装Ubuntu。本文不关注系统的安装，请读者自行百度。本文关注的是显卡驱动的安装，因为在系统安装完成以后，Ubuntu是不会安装显卡驱动的，需要自行安装驱动，而对于一些较新的显卡，在安装完驱动后都会遇到各种各样的问题，比如循环登陆，黑屏。(1)、禁用nouveau按Ctrl Alt F1进入命令提示符,新建一个黑名单文件：sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf输入：blacklist nouveau options nouveau modset=0保存退出（:wq)然后执行sudo update--initramfs -u执行 lspci | grep nouveau查看是否有内容$lspci | grep nouveau如果没有内容 ，说明禁用成功，如果有内容，就重启一下再查看。(2)、对于较新的显卡来说，禁用掉nouveau有时候并不能解决问题，例如本文使用的GTX1070,在禁用掉nouveau以后仍有问题，安装不上显卡驱动，解决办法就是拔掉GTX1070显卡，用一块旧点的显卡先安装上驱动，在装上1070显卡。2、安装开发需要的依赖包$sudo apt-get install build-essential$sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-devlibsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev$sudo apt-get install libhdf5-serial-dev libgflags-devlibgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler3、安装cuda8.0NVIDIA官方提供了两种安装方式即run安装和deb安装。本文不建议读者使用run安装，因为很容易安装失败。建议使用deb安装方法，方法如下：$sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb$sudo apt-get update$sudo apt-get install cuda第一行中的deb请读者根据自己下载的cuda版本选择。然后编译sample$cd /usr/local/cuda$make all在编译完成后找到 device_query这个执行文件并执行，如果安装成功，会显示gpu的相关信息。4、安装cudnn解压cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz，安装过程如下：$tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz$cd cuda $sudo cp lib/lib* /usr/local/cuda/lib64/$sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/接着更新cudnn文件的软连接：$cd /usr/local/cuda/lib64/$sudo chmod r libcudnn.so.5.1.10$sudo ln -sf libcudnn.so.5.1