TX1 配置caffe

作者使用的32位系统，下面的操作也是以32位的介绍为主（如果是64位系统，就下载对应好的版本）

备注：如果刷机的时候选择的是FULL模式，那么（1,5,6步）都可以跳过了，可以跳过了，跳过了，过了，了

一、环境设置：

需要cuDNN v4、cuda 7.0.73、以及JetPack for L4T 2.2.1映像包。

1.在TX1上刷入r24.1映像包。(注意刷入系统的版本 32位or64位)

2.下载cudnn v4 armv7 版本  官方网址（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）

32位下载地址： https://developer.nvidia.com/rdp/assets/cudnn-70-linux-armv7-v40

64位下载地址： https://developer.nvidia.com/rdp/assets/cudnn-70-linux-aarch64-v40

3.下载cuda 7.0.73 包            官方网址（https://developer.nvidia.com/embedded/linux-tegra）

32位下载地址： http://developer.nvidia.com/embedded/dlc/cuda-7-toolkit-32-bit-l4t-24-1

64位下载地址 ：http://developer.nvidia.com/embedded/dlc/cuda-7-toolkit-64-bit-l4t-24-1

二、交叉编译环境设置：

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1. $ sudo add-apt-repository universe  
2. $ sudo apt-get update  
3. $ sudo apt-get install cmake git aptitude screen g++ libboost-all-dev \  
4. libgflags-dev libgoogle-glog-dev protobuf-compiler libprotobuf-dev \  
5. bc libblas-dev libatlas-dev libhdf5-dev libleveldb-dev liblmdb-dev \  
6. libsnappy-dev libatlas-base-dev python-numpy libgflags-dev \  
7. libgoogle-glog-dev python-skimage python-protobuf python-pandas \  
8. libopencv-dev  

三、下载caffe：

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1. $  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git  

四、修改 Makefile.config：

首先cd到你的caffe路径下，本文的caffe路径为用户名根目录   

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1. $ cd caffe  
2. $ mv Makefile.config.sample Makefile.config  
3. $ vim Makefile.config  
4. 第5行：开启 “USE_CUDNN := 1”  

五、安装 cuda 工具包

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1. $ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r23.1-7-0-local_7.0-73_armhf.deb  
2. $ sudo apt-get update  
3. $ sudo apt-get install cuda-toolkit-7-0  
4. $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH  

安装完成之后，在etc/ld.so.comf.d 文件夹里面用命令行新建一个cuda.conf

$cd /etc/ld.so.conf.d

$sudo vim cuda.conf

键盘敲i，/usr/local/cuda/lib ，按esc退出编辑，然后输入冒号：wq

这样就配置好了cuda了

六、 安装cudnn

首先解压之前下载好的cudnn-7.0-linux-ARMv7-v4.0-prod.solitairetheme8文件，并将cudnn文件用命令行操作拷贝到cuda安装包中，记住，千万不要想直接复制黏贴到文件夹操作，会提示没有权限

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1. $ sudo tar xvf cudnn-7.0-linux-ARMv7-v4.0-prod.solitairetheme8  

[cpp] view plain copy

1. $ cd cuda/include  
2. $ sudo cp *.h /usr/local/include/  
3. $ cd ../lib64  
4. $ sudo cp lib* /usr/local/lib/  
5. $ cd /usr/local/lib  

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1. $ sudo chmod +r libcudnn.so.4.0.7  
2. $ sudo ln -sf libcudnn.so.4.0.7 libcudnn.so.4  
3. $ sudo ln -sf libcudnn.so.4 libcudnn.so  
4. $ sudo ldconfig  

（我安装的是libcudnn.so.4.0.7，跟上面的例子对应就好） 

7、编译 caffe

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1. $ cd caffe  
2. $ make  

8、测试

编译成功后你就可以飞起了，再cpu gpu emc没有开到最大的情况下，我这里迭代一次alexnet可以达到66ms。还算不错

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1. caffe/build/tools/caffe_fp16 time --model=caffe/models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt -gpu 0 -iterations 30  

9、将CPU、GPU 和 emc 提升至最大

这个提升之后貌似运行速度会更快，但是功耗肯定会有所提高，这个看情况而定吧

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1. echo "Set Tegra CPUs to max freq"  
2. echo userspace > /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor  
3. echo userspace > /sys/devices/system/cpu/cpu1/cpufreq/scaling_governor  
4. echo userspace > /sys/devices/system/cpu/cpu2/cpufreq/scaling_governor  
5. echo userspace > /sys/devices/system/cpu/cpu3/cpufreq/scaling_governor  
6. cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_max_freq > /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_min_freq  
7. cat /sys/devices/system/cpu/cpu1/cpufreq/scaling_max_freq > /sys/devices/system/cpu/cpu1/cpufreq/scaling_min_freq  
8. cat /sys/devices/system/cpu/cpu2/cpufreq/scaling_max_freq > /sys/devices/system/cpu/cpu2/cpufreq/scaling_min_freq  
9. cat /sys/devices/system/cpu/cpu3/cpufreq/scaling_max_freq > /sys/devices/system/cpu/cpu3/cpufreq/scaling_min_freq  
10. echo "Disable Tegra CPUs quite and set current gov to runnable"  
11. echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpuquiet/tegra_cpuquiet/enable  
12. echo runnable > /sys/devices/system/cpu/cpuquiet/current_governor  
13. echo "Set Max GPU rate"  
14. echo 844800000 > /sys/kernel/debug/clock/override.gbus/rate  
15. echo 1 > /sys/kernel/debug/clock/override.gbus/state  
16. # burst EMC freq to top  
17. echo "Set Max EMC rate"  
18. echo 1 > /sys/kernel/debug/clock/override.emc/state  
19. cat /sys/kernel/debug/clock/emc/max > /sys/kernel/debug/clock/override.emc/rate