基于Ubuntu的无GPU的Caffe配置

       假期较早回校，有点时间折腾搞一下caffe，据说是CNN应用一个很好的库。之前看过类似的配置教程，感觉特费劲。偶然，昨晚稍微维护了一下实验室服务器，顺便给自己腾了4核、8G内存的虚拟机玩玩，参考配置教程走了一遍，结果一天就搞定了，比我想象中快呀。下面就把我碰到的过程记录下来，有些错误可能没碰到。

       由于大多数教程都是Ubuntu14.04的，我的虚拟机也安装了这个版本，可能碰到的问题少一点吧。去官网下了服务器版本64位的iso。因为没有nVidia显卡，所以只用CPU。

       最重要的是安装这三个东西：CUDA，Blas和OpenCV。

一、安装开发所需基本包

sudo apt-get install build-essential

二、安装CUDA

下载CUDA6.5。链接：

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/6_5/rel/installers/cuda_6.5.14_linux_64.run

其中包括三部分，cuda-toolkit，nvidia驱动和sample。在CPU模式下只需要装toolkit。下载完上面链接后：

chmod +x *.run

sudo./cuda-linux64-rel-6.5.14.run

然后会有逐行给出提示，记住只需要装toolkit，其它都是n。位置建议默认。

安装完后，在/etc/profile最后一行添加环境变量：

PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH

export PATH

保存后立即生效：

source/etc/profile

添加lib路径，在/etc/ld.so.conf.d/目录下新建cuda.conf:

touch cuda.conf

内容如下：

/usr/local/cuda-6.5/lib64

并使之立即生效：

sudo ldconfig

三、安装BLAS

关于BLAS的介绍可以自行百度。它有atlas、mkl和openblas三个版本，我用的第三个。首先将其git下来，地址：https://github.com/xianyi/OpenBLAS

然后进入目录编译：

make

没啥问题，然后会提示安装，加上路径：

Make PREFIX=/usr/local/OpenBLAS install

安装完后添加lib路径，在/etc/ld.so.conf.d/目录下新建OpenBLAS.conf，内容：

/usr/local/OpenBLAS/lib

使之生效：

sudo ldconfig

四、安装OpenCV

据说手动装不太好？又有个大神写好了脚本，git下来，地址：

https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV.git

进入Ubuntu/2.4目录：

sudo chmod +x *.sh

先安装依赖项:

sudo ./dependencies.sh

然后再安装opencv2.4.9版本：

sudo ./opencv2_4_9.sh

我在这曾报错，“The following variables are used in this project,but they are set to NOTFOUND”，有解决办法：vi打开makefile，在cmake后面补加三项：

-D WITH_CUBLAS=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_CUFFT=OFF ..

注意后面先空格再两个点。

其它错误倒没有，记得联网。还有据说时间会比较长，但我怎么挺快的。。

五、安装其它依赖项

直接输入：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-devlibsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-devlibgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

六、接下来就是编译caffe了。

先git，地址：https://github.com/BVLC/caffe

进入caffe，定制config：

cp Makefile.config.example Makefile.config

打开复制后的，修改一下内容：

1、 取消CPU_ONLY:=1前面的注释：

2、 修改cuda路径：/local/usr/cuda-6.5

3、 选择BLAS版本：BLAS:=open，然后去掉下面的注释，改为自己的openblas地址：

BLAS_INCLUDE :=/usr/local/OpenBLAS/include

BLAS_LIB :=/usr/local/OpenBLAS/lib

然后就可以编译了：

sudo make all–j4（因为我是4核）

sudo make test

sudo makeruntest

如果出现形如“cblas.hno such file or directory”，可能都是路径问题，尤其检查一下openblas的路径，以及前面的配置是否生效。

七、使用MNIST测试：

进入caffe目录，获取数据

sudo shdata/mnist/get_mnist.sh

建立数据文件：

切换到CPU模式：在lenet_solver.prototxt最后一行修改solver_mode=CPU。

训练mnist：

sudo shexamples/mnist/train_lenet.sh

理应输出一串串信息，代表正在迭代训练。需要到10000次，我的虚拟机大约5分钟以内吧训练结束。没有报错，至此caffe配置完成。