Caffe 环境配置
来源:互联网 发布:魅色软件官方网站 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 23:44
Caffe 环境搭建 (ubuntu 14.04,16.04, cuda 8.0, Nvida 8.0)
- 一、首先从官网上下载相应版本的cuda和显卡驱动
安装nvidia
sudo opt install gdm (选择gdm)
sudo /etc/init.d/gdm stop
ctrl+ALT+F1
sudo sh NVIDIA-linux-x86-173.14.22.run
sudo /etc/init.d/gdm start安装cuda
sudo /etc/init.d/gdm stop
ctrl+ALT+F1
sudo sh NVIDIA-linux-x86-173.14.22.run(改成cuda的文件名字)
打开环境变量配置文件
gksu gedit /etc/environment
将 cuda 路径加入 PATH ,形如
PATH=”/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/cuda/bin”
保存退出。
打开链接库配置文件
gksu gedit /etc/ld.so.conf
添加一行
/usr/local/cuda/lib
保存退出。
至此,CUDA 安装完毕,重启就可以用了。
注意:
Ubuntu安装完NVIDIA驱动后,如果重启电脑进入不了系统,一直处于登录界面
解决方法:
1、在你的用户登录界面按ctrl+alt+F1进入tty模式
2、输入你的账户名和密码
3、依次运行如下语句:
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-375
reboot //重启
重启后问题就可以正常进入系统了~~安装cudnn
Extract and copy the files
cd ~/Downloads/
tar xvf cudnn*.tgz (*表示后面的文件名)
cd cuda
sudo cp /.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp /libcudnn /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*二、安装相应的库如果哪里出错,可以update一下)
sudo apt-get update 更新源
sudo apt-get upgrade 更新已安装的包)install PYTHON (ipython notebook)
sudo apt-get install -y ipython-notebook pandocI change the BLAS edition (in Makefile.config) into OpenBLAS.
sudo apt-get install libgsl0-dev -y
sudo apt-get install libblas3 libblas3gf liblapack-dev libsnappy-dev libatlas-dev libopenblas-dev -yGOOGLE (gflags, protobuf)
sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler -y
sudo apt-get install libgflags-dev -y
sudo apt-get install libprotobuf-dev -y按照http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html操作
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install libatlas-base-dev (下面介绍过这个问题)
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev安装glog-0.3.3
wget https://github.com/google/glog/archive/v0.3.3.tar.gz
tar zxvf v0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make && make install (不行的话,运行一下 sudo make install 或者sudo make && make install)BOOST
sudo apt-get install libboost1.55-all-dev -y
或者sudo apt-get install libboost-all-dev -y (可能是ubuntu版本的问题)
OpenCV (安装)小版本的opencv
sudo apt-get install libopencv-* -ySTORAGE
Data blobs are transfered via DB format. In dev branch, we should use more types of them.
sudo apt-get install libhdf5-dev libleveldb-dev liblmdb-dev -yPYTHON
Python depends on the tools that drawing the net or detect the object. If you wanna use these utilities, install them.
sudo apt-get install python-protobuf python-numpy python-skimage python-pydot python-pandas -y其他依赖项,确保都成功(装过的也可以使用该命令,安装过的不会重装)
$ sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler protobuf-compiler python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython安装并更新gcc/g++(不知道是不是必须的,在之前安装的时候装过)。
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-4.9
sudo apt-get install g++-4.9
装了ppa,各种版本就可以共存了。不过有一个问题,每次要用的时候,必须使用g++-4.9,如果直接用g++会运行4.8版本的,非常麻烦。所以需要改一下/usr/bin/下的链接。
sudo su
cd ../../usr/bin
ln -s /usr/bin/g++-4.9 /usr/bin/g++ -f
ln -s /usr/bin/gcc-4.9 /usr/bin/gcc -f按照http://blog.csdn.net/shiorioxy/article/details/52652831的第四部分的第五步进行安装。(该博客中的依赖项能装尽量装)。
如果有关于libatlas出错的,请安装。(sudo apt-get install libatlas-base-dev)三、测试
下载一个caffe,切换到Caffe-master的文件夹,生成Makefile.config配置文件,(将后面的带有.example的文件打开,修改文件并去掉.example后缀)执行:
cp Makefile.config.example Makefile.config (也可手动打开修改)配置Makefile.config文件(仅列出修改部分) a. 启用CUDNN,去掉”#”USE_CUDNN := 1d. 配置路径,实现caffe对Python和Matlab接口的支持PYTHON_LIB := /usr/local/lib(与安装路径一致,可以没有local,根据安装路径)MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a编译caffe-master!!!”-j16”是使用CPU的多核进行编译,可以极大地加速编译的速度,建议使用。make all -j16make test -j16 (可以不运行)make runtest -j16(可以不运行)make pycaffe -j16 (因为只用到python所以只编译了这一步)make matcaffe -j16使用MNIST数据集进行测试 Caffe默认情况会安装在 Caffe-master,就是解压到那个目录,例如:$ home/username/caffe-master,所以下面的工作,默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是,用于测试Caffe是否工作正常,不做详细评估。具体设置请参考官网:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 1.数据预处理$ sh data/mnist/get_mnist.sh2.重建lmdb文件。Caffe支持多种数据格式输入网络,包括Image(.jpg, .png等),leveldb,lmdb,HDF5等,根据自己需要选择不同输入吧。$ sh examples/mnist/create_mnist.sh生成mnist-train-lmdb 和 mnist-train-lmdb文件夹,这里包含了lmdb格式的数据集3.训练mnist$ sh examples/mnist/train_lenet.sh
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