Ubuntu15.04+caffe+cuda+cudnn+matlab
来源:互联网 发布:淘宝上哪家店牛仔裤好 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 01:37
本文地址:http://blog.csdn.net/xuhang0910/article/details/50179759
9月份决定要搭建深度学习的环境,一直到现在搭建好caffe,。
1.开讲前的废话
以下纯属吐槽,是废话,大家可略过:
8月份,老师让我搞深度学习,一开始我是拒绝的,因为我觉得它好难啊,这么高大上的东西我一个小白怎么搞,无奈老师的话还是要听的,硬着头皮搞,但当时只想着回家,也没有正儿八经弄就随便弄了个windows下的theano糊弄过去了,开学后不得不收拾烂摊子,从选择深度学习的框架theano、caffe、torch。经过我精挑细选最终选择了caffe。
漫长的征程开始了,先准备在windows下弄,搞了半天没弄出来,so放弃,接着改在Ubuntu下弄,由于第一次装双系统,没经验,把我的笔记本搞坏了,遇到种种问题(怎么直接进入Ubuntu了,windows进不去了,说好的双系统呢;经过一番折腾。。。嗯,终于进入windows了,嗯?怎么不能上网了,为什么ubuntu下能上网而windows上不了呢;经过一番折腾。。。嗯,windows终于可以上网了,现在开始使用ubuntu吧)第一次接触Linux系统,完全不熟悉,这TM是啥,这个怎么安装,这个怎么用,感觉不如windows,so又放弃了。随后在老师的强制要求下继续使用熟悉linux系统。好吧。先试着安装cuda吧,嗯。。。竟然还要卸载驱动,还要关闭tty什么的,没办法,搞吧。wc,怎么ubuntu登陆后分辨率变模糊了,经过一番折腾。。。更新下驱动弄好了;继续搞,怎么出现花屏了,经过一番折腾。。。;继续搞,怎么ubuntu出现循环登录了,MGJ,继续搞。期间各种重装系统啊,感觉一学期都在重装系统啊,由于没备份,我笔记本里的东西早没了,同学们切记要有经常备份的习惯啊。感觉心好累,经过1个月左右的适应,总算对ubuntu有个基本了解了,现在安心装caffe吧。
你以为这样就完了吗,NO,安装caffe也是各种问题,差不多就是一步一个error,步步惊心啊,我的心情是崩溃的。
没办法,继续搞,从失败中总结教训,出错就google(某度就是渣渣),在qq群里问,最后换了ubuntu15.04,cuda7.5才成功的。
好了,废话说完了,让我们开始把。
百度云链接链接:http://pan.baidu.com/s/1numfgTz 密码:4jbz
2.Linux的安装
这里不详细说明,网上有很多,只是提几点需要注意的问题。
根分区: \ 100G,
Swap交换分区:128G ,这里设置成内存的1.5-2倍
boot分区:200M
Home分区:剩余的空间,建议300G以上。
安装完后软件更新器会提示让你更新,建议更新一下。
然后命令行输入,安装一些东西
sudo apt-get update sudo apt-get install git vim cmake automake
如果是Linux新手,不建议直接安装caffe,建议先熟悉一下Linux系统,掌握基本操作及关键命令如vim cd等等。
3.CUDA的安装(.deb方法)
直接去Nvidia的官网下载cuda7.5的ubuntu15.04 的deb(local)版,大概1.9G.
输入以下3行代码即可
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb`sudo apt-get update`sudo apt-get install cuda`我还安装了nvcc编译器,因为要写cuda程序
命令行输入
nvcc --version按照提示安装即可。
4.Matlab的安装
matlabR2014a不好找,找不到的可以去开头的百度云链接下载,part1和part2都要下载,然后解压part1就行了
Mathworks.Matlab.R2014a.Unix.iso,右键 - 使用磁盘映像挂载器打开”,进入装载的虚拟光盘,拷贝全部文件至home/Matlab 文件夹
复制Crack/install.jar至 home/Matlab/java/jar/ 并覆盖源文件
$ sudo cp install.jar /home/Matlab/java/jar/</span>
授权安装文件夹
$ chmod a+x Matlab -R安装
$ sudo ./install
选项:不使用Internet安装,建议把网线拔掉
序列号:XXXXX-XXXXX-XXXXX-XXXXX
默认路径:/usr/local/MATLAB/R2014a
勾选从默认启动路径创建符号链接(实现在任意位置运行matlab启动程序)
激活文件:license_405329_R2014a.lic
拷贝 libmwservices.so 至 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64
$ sudo cp libmwservices.so /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/
解决编译器gcc/g++版本问题。
因为Ubuntu 15.04的gcc/g++版本是4.9.2,而Matlab 2014a(2015a)的版本是4.7.x所以在使用matla调用mex文件的时候,基本上都会报错,根据报错信息,考虑如下两步解决方案。
降级安装gcc/g++版本为4.7.x
(a). 下载gcc/g++ 4.7.x
$ sudo apt-get install -y gcc-4.7$ sudo apt-get install -y g++-4.7
(b). 链接gcc/g++实现降级
$ cd /usr/bin
$ sudo mv gcc gcc-4.9.2
$ sudo ln -s gcc-4.7 gcc
$ sudo mv g++ g++-4.9.2
$ sudo ln -s g++-4.7 g++
4.安装BLAS(此处为Intel的MKL)
这里可以选择(ATLAS,MKL或者OpenBLAS),我这里使用MKL,首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL(Intel(R) Parallel Studio XE Cluster Edition for Linux 2016),下载链接是:https://software.intel.com/en-us/intel-education-offerings, 使用学生身份(邮件 + 学校)下载Student版,填好各种信息,可以直接下载,同时会给你一个邮件告知序列号。下载完之后,要把文件解压到home文件夹(或直接把tar.gz文件拷贝到home文件夹,)
$ tar zxvf parallel_studio_xe_2016.tar.gz$ chmod a+x parallel_studio_xe_2016 -R$ sh install_GUI.sh然后按照提示操安装即可,
MKL与CUDA的环境设置
1. 新建intel_mkl.conf, 并编辑之:
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf
文件中输入
/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64
2. 新建cuda.conf,并编辑之:
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
文件中输入
/usr/local/cuda/lib64
/lib
3. 完成lib文件的链接操作,执行:
$ sudo ldconfig -v
5.安装opencv3.0
这里使用的是欧新宇提供的opencv
sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
切换到文件保存的文件夹,然后安装依赖项:
$ sudo sh Ubuntu/dependencies.sh
3. 切换目录Ubuntu\3.0\安装OpenCV 3.0.0:
$ sudo sh opencv3_0_0.sh(或者选择-rc1.h)
保证网络畅通,因为软件需要联网这里时间较长,请耐心等待。。。,
完成后测试一下,写个opencv程序linux下编写opencv测试一下
6.安装依赖项
安装Google Logging Library(glog),下载地址:https://code.google.com/p/google-glog/,然后解压安装:
$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz$ ./configure$ sudo make$ sudo make install
安装其他依赖项,确保都成功
$ sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-devlibopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-devliblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler
7.安装caffe
安装ipython提供caffe接口
sudo apt-get install -y ipython-notebook pandoc
一个简单的使用iPython NoteBook生成的html的例子:examples_notebook.html example_notebook.ipynb
安装pycaffe必须的一些依赖项:
$ sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlibpython-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldbpython-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython
安装配置nVidia cuDNN 加速Caffe模型运算
安装前请去先官网下载最新的cuDNN (cudnn-70-linux-x64-v3)。
转到解压好的cudnn目录
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include$ sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib
链接cuDNN的库文件
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.7.0.64 /usr/local/lib/libcudnn.so.7.0$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.7.0 /usr/local/lib/libcudnn.so$ sudo ldconfig -v
切换到Caffe-master的文件夹,生成Makefile.config配置文件,执行:
$ cp Makefile.config.example Makefile.config
配置Makefile.config文件(仅列出修改部分)
a. 启用CUDNN,去掉"#"
USE_CUDNN := 1
b. 配置一些引用文件(增加部分主要是解决新版本下,HDF5的路径问题)
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/includeLIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
c. 启用Intel Parallel Studio XE 2016
BLAS := mkl
d. 配置路径,实现caffe对Python和Matlab接口的支持
PYTHON_LIB := /usr/local/lib
MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a
c. 启用OpenCV 3.0, 去掉"#"
OPENCV_VERSION =3
d.应用python
WITH_PYTHON_LAYER :=1
配置Makefile文件(实现对OpenCV 3.x的支持)
打开Makefile,查找“Derive include and lib directories”一节,修改“LIBRARIES +=”的最后一行,增加opencv_imgcodecs
opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs
在命令行中输入
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export MKL_CBWR=AUTO
编译caffe-master!!!"-j8"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。
转到caffe的目录
$ sudo make all -j8$ sudo make test -j8$ sudo make runtest -j8
编译Python和Matlab用到的caffe文件
$ sudo make pycaffe -j8
$ sudo make matcaffe -j8
添加~/caffe/python到$PYTHONPATH:
sudo vi ~/.bashrc
在末尾添加: export PYTHONPATH=/home/xuhang/Fiels/caffe-master/python:$PYTHONPATH
$ source /etc/profile # 使之生效
重启系统使环境变量完全生效
8.使用MNIST数据集进行测试
Caffe默认情况会安装在$CAFFE_ROOT,就是解压到那个目录,例如:$ 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.sh
2. 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
在编译python文件时,可能会出现错误
ImportError: No module named yaml
解决方法:在命令行中输入
sudo apt-get install python-yaml
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