集群管理——（3）ubuntu下安装caffe，opencv,matlab

我们之前已经安装了ubuntu14.04系统和cuda8.0，在此基础上安装matlabR2014a,opencv3.1，caffe.

现在，在师兄的指导下搭建环境。
一：MATLAB安装
1.下载linux版本的matlab2014链接：http://pan.baidu.com/s/1pLsS35x 提取密码so9j
下载完成后一个Crack文件和两个压缩包，分别解压两个压缩包，需要执行以下命令sudo 7z x 文件名.rar ，pat2解压时直接覆盖pat1，解压后会得到一个镜像文件MATHWORKS_R2014A.iso。
所以最后就是一个Crack文件和一个ISO文件。
2.挂载
文件一般都是放在用户目录桌面，需要挂载到系统路径。在系统路径下创建空文件。
sudo mkdir /usr/local/matlab_iso
挂载：sudo mount -o loop MATHWORKS_R2014A.iso /usr/local/matlab_iso
matlab_iso文件里出现很多文档。
3.安装
cd /usr/local/matlab_iso
sudo ./install
a、选择”install manually without using the internet”项进行安装
b、输入”file installation key”:12345-67890-12345-67890（随便都行）
c、在安装过程中有一项是在/usr/local/bin创建快捷方式，记得勾选，这样就可以在terminal直接输入matlab启动了（桌面右键打开终端，输入matlab即可启动）
4.激活并破解
选择”license_405329_R2014a.lic”文件进行激活（在Crack文件夹下面）
将Crack/Liunx/libmwservices.so复制到/usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64中：（在crack 文件中找到libmwservices.so，在找个文件夹下打开终端输入以下命令）
$ sudo cp libmwservices.so /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/libmwservices.so
5、OK，终端输入matlab即可打开matlab

二：安装opencv
1.安装相关的依赖（必须要，否则会出错！）
sudo apt-add-repository universe
sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y
sudo apt-get install -y build-essential make cmake cmake-curses-gui g++ libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev libv4l-dev libeigen3-dev libglew-dev libgtk2.0-dev pkg-config libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran python2.7-dev python-pip python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev ffmpeg
注：ffmpeg安装失败的话可以如下操作：
sudo add-apt-repository ppa:kirillshkrogalev/ffmpeg-next
sudo apt-get update
sudo apt-get install ffmpeg

2.下载opencv3.1和opencv_contrib
下载链接：http://pan.baidu.com/s/1nvOKBjj 密码：xzkt
把他们放在/usr/local里面便于安装。
解压： unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
得到两个文件夹。
进去并创建一个空文件夹
cd opencv
sudo mkdir build && cd build
编译：cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/usr/local/opencv_contrib/modules -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN=”5.3” -DCUDA_ARCH_PTX=”” -DBUILD_EXAMPLES=ON -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DCUDA_FAST_MATH=ON ..
注意：路径很关键，最后两点前有空格，DCMAKE不用空格。
如果make的时候卡在ippicv_linux_20151201.tgz ，则从上面链接里的文件ipp…替换opencv/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e/下的同名文件，再次cmake，make clean并且make -j7&& make install
错误： No rule to make target /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so', needed bylib/libopencv_core.so.2.4.11’. Stop.
解决方法，删除旧的，然后，重新定向
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so /usr/lib/libGL.so.1
3.cudnn安装
Install cudnn v6 for cuda 8
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
cd cuda
sudo cp cuda/include/*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
cd /usr/local/cuda/lib64
sudo ldconfig -v
caffe没有说要安装opencv，这个是需要安装的，可以在所以安装完毕后，安装opencv。
4、安装caffe

安装相关依赖
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler gfortran libboost-dev cmake libleveldb-dev libsnappy-dev libboost-thread-dev libboost-system-dev libatlas-base-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libatlas-dev libboost-all-dev libprotobuf-dev libgflags-dev libhdf5-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libsnappy-dev python-pip libgoogle-glog-dev liblmdb-dev gcc-4.7 g++-4.7 python-numpy -y
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git && cd caffe
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
sudo gedit Makefile.config # Change below status
USE_CUDNN :=1 # Line 5
MATLAB的路径需要正确
/usr/local/…/bin
# save
sudo make -j10 all # Some warning message is OK, don’t worry!
sudo make -j10 py
注：首先按个人需求修改Makefile.config配置文件
make runtest报错
error while loading shared libraries: libcudart.so.8.0
在bashrc中添加如下环境变量即可：
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64/

Test performance

build/tools/caffe time –model=models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt –gpu=0 #GPU用第一片
build/tools/caffe time –model=models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt #CPU
sudo make -j4 test
sudo make -j4 runtest # Optional, take long time
sudo make py caffe
sudo make distribute # Optional

make时出现的问题：
(1).build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to google::protobuf::internal::WireFormatLite::WriteStringMaybeAliased(int, std::string const&, google::protobuf::io::CodedOutputStream*)’
设置环境变量：LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:$LD_LIBRARY_PATH，将/usr/lib/x86_64-linux-gnu/放在最前面
(2)/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory
make all -j8有问题，make all没问题。可能是多核编译的问题。

最后用手写数字集测试

mnist Test

sh data/mnist/get_mnist.sh
sh examples/mnist/create_mnist.sh
./examples/mnist/train_lenet.sh