Ubuntu16.04+CUDA8+Caffe安装过程问题实例

因为图像处理的需要，最近给新电脑上了一波Ubuntu16.04和Caffe.Caffe的各种依赖确实有点麻烦，对于依赖缺少的处理也非常不友好。大概是断续花了两个星期的时间算是装完了，把各种坑总结一下。

先给几个比较详尽的安装编译教程。Caffe官网、欧老师的博客、autocyz的博客，都非常详细。这里主要不是讲教程，总结一下自己碰到的各种问题和解决的办法。

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第一次编译是在Ubuntu14.04上尝试的。在Makefile.config里面改了CPU only，然后禁用了CUDA.第一次编译因为不是很熟悉，atlas、cblas还有hdf5都是手动下载自行编译执行的。atlas和cblas被放到了自己的文档下，需要重新改路径。在/caffe/cmake/Modules里面有Find各种依赖的cmake文件，改这些文件里的search路径可以自定义搜索的路径，就可以找到装到其他目录下的依赖程序了。

14.04的hdf5下载完了以后是没有/serial文件夹的，但是在caffe的搜索路径里又会提到。

cp -r hdf serial

我尝试了一下以上直接复制头文件的文件夹的方法，居然可以。非常意外。

但是之后以为缺少CUDA一直报错，哪怕是开了CPU only也不行。所以换了16.04上CUDA8再进行编译了。

接下来是CUDA8的安装过程。

对了，由于没有装nvidia驱动而使用nouveau驱动的缘故，刚刚装完16.04的机子可能会进不去gnome界面。在grub引导界面按e进入引导设置，在quiet splash $vt_handsoff处将$handsoff改为nomodeset就可以进入了。但是如果要装cuda，就先不要这么快装nvidia驱动。

在这里下载CUDA.下载完了的cuda还不能一下跑，最重要的是会提醒你还有未关闭的x server.在全部关闭以后，发现最后的x server居然是桌面。这就比较难搞了。

sudo service lightdm stop

关掉图形桌面，然后ctrl+alt+f1进入tty1，登录，运行下载的驱动脚本，跟着步骤走，CUDA就装完了。如果因为CUDA依赖英伟达驱动而不能安装，那就先nomodeset进入系统安装驱动，然后再停止图形界面工作。在装完CUDA以后如果不能进入系统就先尝试nomodeset；如果进入了出现了循环登录的问题，在这里可以找到方法：TriLoo的博客；尝试一下这里的指导：白菜菜白的博客。

CUDA装完然后就是opencv了。偷偷告诉大家，前几天最新的opencv3.3加入了dnn模块，在程序中直接加入dnn.h头文件就可以用了。而且，这个模块是0依赖的，zero dependencies.我看了一下文档，似乎是可以用训练好的数据结果，但还不能自行训练？总之，是非常友善啦。远了。

opencv的安装我就不多说了，可以看我博客里的另一篇文章：Opencv安装手记。opencv3.3的ippicv硬件加速模块for linux的部分暂时还没有人放在国内的网站上，但是之前几个版本的ippicv模块都已经有人放到国内网站上了，sourceforge上也能下。希望有人能尽快放上来吧。

opencv安装完，就可以准备caffe了。首先是各种依赖：

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

（说句题外话，ubuntu17.04开始安装caffe只要两条代码就可以了：sudo apt install caffe-cpu 和sudo apt build-dep caffe-cpu,cuda同理。机器学习普及丧心病狂。）

然后make all -j8不提。讲讲各种问题。

首先是python依赖的问题。根据官网上for过去一个个模块的更新网速又慢，还疯狂报错。这里建议大家用anaconda，记得下anaconda2.7的版本，然后在Makefile.config里自己设定python_path到anaconda2的路径。

然后是hdf5路径的问题：MD_learning的博客.小问题。

如果之后又报缺少-lopencv_imgcodecs的问题，那就要看自己generate的libopencv_imgcodecs.so的位置了。不出意外，这个库是在你生成的opencv源文件夹里/opencv-3.2.0/build/lib(build文件夹是我在编译opencv源码时创建来放源文件的，是编译的时候自己创建的)。Makefile.config有一个

# Whatever else you find you need goes here.INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serialLIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

把${你的opencv3.2.0路径}/opencv-3.2.0/build/lib添加到LIBRARY_DIRS中即可。
似乎是各种装错了的装到别的地方的库都可以加到这里。

然后，还有可能会报各种“未定义XXXXX”的错。出这个错，首先是看自己的依赖安装的完全不完全，有没有漏装的。如果没有，那就

sudo su root

用管理员身份运行吧（居然连这个都忘了）

17-9-29更新

又重新跑了一遍py-faster-rcnn ubuntu16.04上有个很奇葩的错误：libprotobuf-dev给用户装了，root用户却用不了。然后在安装中如果报了没有protobuf的错就要切回普通用户;然后又回到root继续装。这很玄学。其次是make pycaffe缺少Python.h的问题，这个easy：把pwd/anaconda2/include/python2.7放进Makefile.config里的有个include，就好了

了解Makefile文件的写法对于读懂安装过程有很大帮助。有时候问题可能还要在Makefile中去进行更改。
只是一个自己的问题的汇总。还希望各位不吝赐教！