ubuntu14.04 faster-rcnn GPU环境配置(1)

环境：ubuntu 14.04 LTS显卡：GTX TITAN X

1. 安装NVIDIA驱动

网上一堆手动安装驱动的帖子，又是关闭图形界面啊，又是登陆tt1终端，然后跑nvdia的run脚本。各种折腾，结果呢，还各种问题。
这里有一个非常简单的安装驱动的方法：
http://jingyan.baidu.com/article/d7130635c5a86113fdf47532.html

打开Additional Drivers

这里会提示需要更新的驱动程序

因为我已经更新过了，如果没更新过，点Apply Changes就行。

驱动程序安装完成

2. 安装CUDA8.0

先下载cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download

选择操作系统和版本，在Installer Type这一栏推荐选择deb(network)

先下个很小的cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb，只有2.6kb，然后执行他在网站上贴的那些命令：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.debsudo apt-get updatesudo apt-get install cuda

然后很顺利的，cuda就安装完成啦。

然后配置环境变量：

sudo gedit ~/.bashrc

在 ~/.bashrc 的尾部添加：

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

再改

sudo gedit /etc/profile

末尾加入

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

创建链接文件：

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

在打开的文件中添加如下语句：

/usr/local/cuda/lib64

然后执行

sudo ldconfig

使链接生效。

安装完成后测试一下cuda的samples

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuerymakesudo ./deviceQuery

若列出gpu信息则安装成功。

3. 安装cudnn

首先去官网下载cudnn (https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download) 。下载的时候需要注册账号。选择对应你cuda版本的cudnn下载。这里我下载的是cudnn6.0，是个压缩文件（.tgz）。cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

下载完cudnn6.0之后进行解压，cd进入cudnn6.0解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：

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

再将cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：

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.6    #删除原有动态文件sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6  #生成软衔接sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so      #生成软链接

至此，显卡的安装完成。

4. 安装opencv

这一步可略过，建议使用anaconda直接安装opencv2。

这个网上大部分的帖子也是下载opencv的源码然后手动编译，不需要这样做，会有很多问题。Github上有人已经写好了完整的安装脚本：https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
下载该脚本，进入目录，按照其git上的说明进行操作。
if your system is Ubuntu, run the commands below.

$ cd Ubuntu$ chmod +x * $ ./opencv_latest.sh

然后开始漫长的编译，需要将近一个小时。据说途中可能会报错，我没遇到。

到这里显卡和opencv的配置就完成了，接下来是caffe的编译和py-faster-rcnn的编译。下篇再写。

下篇地址：http://blog.csdn.net/u013498583/article/details/74570777