Ubuntu1404+caffe+cuda8.0 gpu1080安装

来源:互联网 发布:达内java培训机构 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 00:32

这套安装我可能装了有不下5遍了,期间由于小白和手残以及版本不同遇到各种各样的问题,最终在以下流程走通


首先是相关依赖


sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

然后是进行降级,记得原因是安装matcaffe的时候依赖的GCC G++版本比较低,而linux自带的高,所以要降级才能编译

安装GCC4.7和G++4.7并降级

  • 注意:需要联网。

1.下载并安装gcc/g++ 4.7.x

sudo apt-get install -y gcc-4.7
sudo apt-get install -y g++-4.7

2.链接gcc/g++实现降级

cd /usr/binsudo rm gccsudo ln -s gcc-4.7 gccsudo rm g++sudo ln -s g++-4.7 g++# 查看是否连接到4.7.xls –al gcc g++

安装显卡驱动
这一步真的是把我折腾的半死,安装了N遍就是不成功

方法1.直接在系统设置的通用辅助功能里面选择附加驱动即可
很脸红的说本台电脑最终驱动就是这样装上去的,然而由于之前在其他电脑上的安装经验导致我一开始就放弃了这种方法,再尝试了无数遍安装包之后才抱着试试看的心态用了系统设置,没想到就好了,吐血。
强烈推荐将这种方法作为第一种来尝试,因为实在是很简便。

方法2:
官方下载安装驱动的文件,运行.sh

之前有在其他电脑上成功安装过,然而换了主机以后主板和以前不一样,好像是UEFI的区别,另外bios里面会开启安全启动还是一个什么和安全相关的东西,导致完全装不上去,一装上去linux系统界面就进不去,循环在输入用户名和密码界面,只能跳去命令行把之前装的删掉,直到关闭了BIOS里面的那个安全选项以后才好,简直折腾死



安装CUDA
这个只要按照官方指导安装就好
下载deb包
  1. `sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb`
  2. `sudo apt-get update`
  3. `sudo apt-get install cuda`


安装CUDNN
  1. tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz  
  2. cd cuda  
  3. sudo cp lib/lib* /usr/local/cuda/lib64/  
  4. sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 

更新软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig
设置环境变量
在/etc/profile中添加CUDA环境变量
sudo gedit /etc/profile

  1. PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
  2. export PATH  
保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效

  1. source /etc/profile  
同时需要添加lib库路径: 在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf, 内容如下

  1. /usr/local/cuda/lib64  
保存后,执行下列命令使之立刻生效

  1. sudo ldconfig 

驱动和CUDA都安装完成以后可以返回caffe官方的安装手册继续安装其他的依赖了,如下:

sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

caffe编译
cp Makefile.config.example Makefile.config# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired)make allmake testmake runtest