Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明

来源：互联网发布：cms建站编辑：程序博客网时间：2024/05/22 01:31

FROM:https://gist.github.com/realmyth/f368ba0fea429342236c

本步骤能实现用Intel核芯显卡来进行显示，用NVIDIA GPU进行计算。

1. 安装开发所需的依赖包

安装开发所需要的一些基本包

sudo apt-get install build-essential  # basic requirementsudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler #required by caffe

2. 安装CUDA及驱动

2.1 准备工作

在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡来显示 + NVIDIA 显卡来计算。具体步骤如下：

首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备
进入Ubuntu，按 ctrl+alt+F1 进入tty，登录tty后输入如下命令
```
sudo service lightdm stop
```
该命令会关闭lightdm。如果你使用 gdm或者其他的desktop manager, 请在安装NVIDIA驱动前关闭他。

2.2 下载deb包及安装CUDA

使用deb包安装CUDA及驱动能省去很多麻烦(参见CUDA Starting Guide)。下载对应于你系统的CUDA deb包, 然后用下列命令添加软件源

 sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb sudo apt-get update

然后用下列命令安装CUDA

 sudo apt-get install cuda

安装完成后 reboot.

sudo reboot

2.3 安装cuDNN

cuDNN能加速caffe中conv及pooling的计算。首先下载cuDNN, 然后执行下列命令解压并安装

tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgzcd cudnn-6.5-linux-R1sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

更新软链接

cd /usr/local/cuda/lib64/sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so

2.4 设置环境变量

安装完成后需要在/etc/profile中添加环境变量, 在文件最后添加:

PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexport PATH

保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效

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

/usr/local/cuda/lib64

保存后，执行下列命令使之立刻生效

sudo ldconfig

3. 安装CUDA SAMPLE

进入/usr/local/cuda/samples, 执行下列命令来build samples

sudo make all -j8

整个过程大概10分钟左右, 全部编译完成后，进入 samples/bin/x86_64/linux/release, 运行deviceQuery

./deviceQuery

如果出现显卡信息，则驱动及显卡安装成功：

./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)Detected 1 CUDA Capable device(s)Device 0: "GeForce GTX 670"  CUDA Driver Version / Runtime Version          6.5 / 6.5  CUDA Capability Major/Minor version number:    3.0  Total amount of global memory:                 4095 MBytes (4294246400 bytes)  ( 7) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:     1344 CUDA Cores  GPU Clock rate:                                1098 MHz (1.10 GHz)  Memory Clock rate:                             3105 Mhz  Memory Bus Width:                              256-bit  L2 Cache Size:                                 524288 bytes  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers  Total amount of constant memory:               65536 bytes  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes  Total number of registers available per block: 65536  Warp size:                                     32  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048  Maximum number of threads per block:           1024  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes  Texture alignment:                             512 bytes  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)  Run time limit on kernels:                     Yes  Integrated GPU sharing Host Memory:            No  Support host page-locked memory mapping:       Yes  Alignment requirement for Surfaces:            Yes  Device has ECC support:                        Disabled  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           1 / 0  Compute Mode:     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 670Result = PASS

4. 安装Intel MKL 或Atlas

如果没有Intel MKL，可以用下列命令安装免费的atlas

sudo apt-get install libatlas-base-dev

如果有mkl安装包，首先解压安装包，下面有一个install_GUI.sh文件，执行该文件，会出现图形安装界面，根据说明一步一步执行即可。

注意：安装完成后需要添加library路径, 创建/etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf文件，在文件中添加内容

/opt/intel/lib/opt/intel/mkl/lib/intel64

注意把路径替换成自己的安装路径。编辑完后执行

sudo ldconfig

5. 安装OpenCV (Optional，如果运行caffe时opencv报错，可以重新按照此步骤安装)

虽然我们已经安装了libopencv-dev, 但该库似乎会导致libtiff的相关问题, 所以我们需要从源代码build 自己的版本。这个尽量不要手动安装， Github上有人已经写好了完整的安装脚本, 能自动安装所有dependencies.

下载该脚本，进入Ubuntu/2.4 目录, 给所有shell脚本加上可执行权限

chmod +x *.sh

修改脚本opencv2_4_X.sh, 在cmake中加入参数

-D BUILD_TIFF=ON

然后安装（当前为2.4.9）

sudo ./opencv2_4_9.sh

脚本会自动安装依赖项，下载安装包，编译并安装OpenCV。整个过程大概半小时左右。

注意，安装2.4.9时中途可能会报错

opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(51): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization

解决方法在此下载NCVPixelOperations.hpp，替换掉opencv2.4.9内的文件， *并注释掉opencv2_4_9.sh中下载opencv包的代码, 重新执行sudo ./opencv2_4_9.sh`.

6. 安装Caffe所需要的Python环境

6.1 安装anaconda包

在此下载最新的安装包, 用默认设置安装在用户目录下。

6.2 安装python依赖库

打开新的终端, 用which python和which pip确定使用的是anaconda提供的python环境，然后进入caffe_root/python, 执行下列命令

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

6.3 修正Anaconda存在的bug

加入在编译或者运行caffe时遇到这样的错误

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libx264.so.142:undefined reference to '

那么请删除掉anaconda/lib中的libm.*. 参考this issue

实际编译caffe的时候还碰到anaconda和系统的libreadline冲突的状况，需要conda remove readline （感谢@jastarex ）.

6.4 添加Anaconda Library Path

这里需要注意，在运行Caffe时，可能会报一些找不到libxxx.so的错误，而用 locate libxxx.so命令发现已经安装在anaconda中，这时首先想到的是在/etc/ld.so.conf.d/ 下面将your_anaconda_path/lib 加入 LD_LIBRARY_PATH中。但是这样做可能导致登出后无法再进入桌面！！！原因（猜测）可能是anaconda的lib中有些内容于系统自带的lib产生冲突。

正确的做法是：为了不让系统在启动时就将anaconda/lib加入系统库目录，可以在用户自己的~/.bashrc 中添加library path，比如我就在最后添加了两行

# add library pathLD_LIBRARY_PATH=your_anaconda_path/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport LD_LIBRARY_PATH

开启另一个终端后即生效，并且重启后能够顺利加载lightdm, 进入桌面环境。

7. 安装MATLAB

Caffe提供了MATLAB接口，有需要用MATLAB的同学可以额外安装MATLAB。安装教程请自行搜索。

安装完成后添加图标

sudo vi /usr/share/applications/Matlab.desktop

输入以下内容

[Desktop Entry]Type=ApplicationName=MatlabGenericName=Matlab R2013bComment=Matlab:The Language of Technical ComputingExec=sh /usr/local/MATLAB/R2013b/bin/matlab -desktopIcon=/usr/local/MATLAB/Matlab.pngTerminal=falseCategories=Development;Matlab;

(I use the R2013b patched package. First you should uncompress the .iso file. Then use sudo cp to copy the patch file)

8. 编译Caffe

8.1 编译主程序

终于完成了所有环境的配置，可以愉快的编译Caffe了！进入caffe根目录，首先复制一份Makefile.config, 然后修改里面的内容，主要需要修改的参数包括

CPU_ONLY 是否只使用CPU模式，没有GPU没安装CUDA的同学可以打开这个选项
BLAS (使用intel mkl还是atlas)
MATLAB_DIR 如果需要使用MATLAB wrapper的同学需要指定matlab的安装路径, 如我的路径为 /usr/local/MATLAB/R2013b (注意该目录下需要包含bin文件夹，bin文件夹里应该包含mex二进制程序)
DEBUG 是否使用debug模式，打开此选项则可以在eclipse或者NSight中debug程序

完成设置后，开始编译

make all -j4make testmake runtest

注意 -j4 是指使用几个线程来同时编译，可以加快速度， j后面的数字可以根据CPU core的个数来决定，我的CPU使4核，所以-j4.

8.2 编译Matlab wrapper

执行如下命令

make matcaffe

然后就可以跑官方的matlab demo啦。

8.3 编译Python wrapper

 make pycaffe

然后基本就全部安装完拉.

接下来大家尽情地跑demo吧～

Ubuntu 备份与恢复

Ubuntu可以将系统备份为一个tar压缩文件，也能很方便地从该文件恢复系统。
 
# 备份
我们的目标是备份`/`目录，但是不备份`/home`, 以及`/proc, /sys, /mnt, /media, /run, /dev`. 要实现这一点，执行下列命令
```sh
cd / 
tar -cvpzf backup.tar.gz --exclude=/backup.tar.gz --one-file-system / 
```
 
1. `tar`: 将文件打包成压缩包.
2. `--exclude=/example/path`: 不需要备份的文件或目录的路径
3. `--one-file-system`: 该命令能自动exclude `/home`, 以及`/proc, /sys, /mnt, /media, /run, /dev`.
4. `/`： 需要backup的partition
 
# 恢复
进入livecd，用gparted工具对硬盘进行分区和格式化。然后mount你想恢复的分区。 一般会挂载在`/media`下。然后用下述命令恢复：
```sh
sudo tar -xvpzf /path/to/backup.tar.gz -C /media/whatever --numeric-owner
```
`--numeric-owner` - This option tells tar to restore the numeric owners of the files in the archive, rather than matching to any user names in the environment you are restoring from. This is due to that the user id:s in the system you want to restore don't necessarily match the system you use to restore (eg a live CD).
 
# 修复grub
```sh
sudo -s
for f in dev dev/pts proc ; do mount --bind /$f /media/whatever/$f ; done
chroot /media/whatever
dpkg-reconfigure grub-pc
```

0 0