caffe安装配置

caffe安装配置

1. 不管是打算安装caffe还是仅仅安装专业的显卡驱动，最首先做的是安装显卡驱动。没错，先不要管什么cuda，cudnn，opencv等等，先安装专业显卡驱动。明确了这个顺序，就不怕网上找到的教程是江湖郎中一样不可靠了。基本流程特别重要，一定按照这个流程来做，具体做法参考引用博客里面的说明。

显卡驱动和cuda以及cudnn（需要参考其他blog）

安装显卡驱动需要一系列的操作，不如windows下可以通过第三方适配方便，但也不会麻烦到哪儿去。
a。首先各种禁用项，停止临时显卡驱动，卸载已安装nvidia驱动这么一个套路
b。然后安装nvidia，注意：不要安装opengl，如果不幸没注意到，请卸载之，则重新运行run文件来卸载 sh ./nvidia.run –uninstall
注意：将显卡驱动和cuda以及cudnn这些分开安装有一个好处：使用过程中显卡驱动坏掉了，不知道已经安装怎么会崩，我台式机和笔记本都出现过这种情况，万一显卡驱动坏掉了，只重装显卡驱动就好了，不用所有东西都重新安装一遍。
首先参考blog [1]，但只看这篇博客安装cudnn之前的东西就好了，链接是http://blog.csdn.net/zizi7/article/details/72954295 [1]

安装完显卡驱动，安装cuda

首先要了解显卡的计算能力，参考：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ，当然了，这个能力是caffe设置时的一个参考，cuda9（最新版本的软件驱动）也能有2×-5×的一个支持能力，cuda下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载堪称飞速。下载完之后按照 博客[1]里面的说明安装/验证是否安装成功！

Cudnn安装：

博客[1]在这儿应该是错的，至少不连贯，这时需换一个教程—博客[2]，但是[2]有点分条目不太细心，不过在cudnn说的很清楚，是提高cuda 的计算能力。cudnn的按照流程在第二节cuda7.5的安装配置里面。链接：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm [2]

opencv依赖项

安装完cudnn先等一等，先安装一堆依赖库，这些库就是这么安装的，具体什么意义可以参考《21天实战caffe》，里面大致的讲了些作用。这下面链接里面包括blas库在内的表格里面的依赖项都要安装。（这儿安装的atlas，在调整caffe的make.config的时候该参数会用到）
http://blog.csdn.net/qq_29133371/article/details/52066880 [3]。当然如果想了解更多这些依赖项的意义，可以参考这篇博文，里面分条析屡很是明白，http://blog.csdn.net/nicky_lyu/article/details/53236654 [4]。

安装opencv

在动手安装opencv之前，需要了解的是1.opencv在cuda7.5 / cuda8 之后有一些依赖项做了调整，需要修改安装选项，不然会出现graphcut.cpp的错误，具体的也参考[4]最后的排错的地方,这篇博文也给出了具体的解释，不会让人云里雾里。2.安装时会遇到下载文件出错的情况，这个参考链接[2]中FTP 下载链接（在opencv）那一节。
等所有准备项都搞定了，安装opencv！具体流程可以继续参考链接[2]，要等比较久的时间，从300M大概编译到了6G的文件。注意！虽然教程是opencv3的安装，opencv2安装也是同样的方法和需要的文件。所以安装想要的版本。并且记住，同样的在配置caffe的make.config文件的时候会用到。

这儿踩了一个坑：
安装opencv的时候需要选择所支持的python，opencv不止在caffe中会用到，在pytorch等可以调用过来对数据预处理。我踩的坑就是开始只打算使用python2.7，所以在安装opencv的时候选择了python，但实际上，opencv默认支持python2，即便已经选择了python3，也会默认的支持python2，所以大大方方的选择python3吧，具体参考这篇文章https://blog.kevin-brown.com/programming/2014/09/27/building-and-installing-opencv-3.html。
已经像我一项掉坑里的也不要怕，可以参考这两篇博客： http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/71438780 和 https://www.cnblogs.com/kanuore/p/7587434.html 。

caffe配置

caffe是可移植性很强的库，所以不管是caffe还是ssd都是一个独立的完整的系统，用到的时候单独配置就行，而不用彼此间有啥联系。

注意调整makefile.config时，留意uncomment建议，即去掉#号。有几个需要注意的地方：opencv_version/cuda的注释和去掉注释的建议/blas是openblas还是atlas，这几个留心注释的意义就好了，在后面的INclude_dirs和Library_dirs需要添加hdf5的路径，比如如下的方式：

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

最后一点尤其要注意的是Debug模式，这个去掉注释。需要明白的是，去还是不去掉，跟本不影响编译，但是想学习caffe源码或者使用caffe源码自己编写东西的时候，总是要在编译器里面逐行调试的，去掉这行注释就是为了这个目的。代价就是文件会变多一点点。（对于以后的调试，比如eclipse等编译软件，可以参考这个博客，http://blog.csdn.net/yaoxingfu72/article/details/47999795 ，如果不太明白里面的添加调用参数的方法，可以在参考这篇博文 http://blog.csdn.net/hbiao68/article/details/17113351 。）

caffe所需要的python库

如果刚安装系统以及caffe等等，python可能没有多少库可用，快速配置python调用caffe需要库文件，可以参考python/requirement.txt文件。
使用命令，sudo pip install -r python/requirements.txt