Ubuntu14.04下caffe的配置

ubuntu14.04 + cuda7.5 + opencv3.0 + cudnn7.0_v4

参考网址：http://ouxinyu.github.io/Blogs/20151108001.html

                    http://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/47724341

一 nVidia CUDA Toolkit的安装（*.deb方法）
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y cuda

Environment Variables
$ export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5
$ export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
$ PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
$ export PATH

二 Python安装和调试
1. 安装IDE运行环境
直接在Ubuntu软件中心搜索“spyder”即可安装。

2. iPython NoteBook 安装（选做）
$ sudo apt-get install -y ipython-notebook pandoc
启动(自动打开浏览器):
$ ipython notebook

三 安装BLAS（这里选择mkl）
$ tar zxvf parallel_studio_xe_2016_update3.tgz
$ chmod a+x parallel_studio_xe_2016_update3 -R
进入目录
$ sudo sh install_GUI.sh

四 MKL与CUDA的环境设置
1. 新建intel_mkl.conf， 并编辑：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf

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

2. 新建cuda.conf，并编辑：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

/usr/local/cuda/lib64
/lib

3. 完成lib文件的链接操作，执行：
$ sudo ldconfig -v

五 安装OpenCV3.0
切换到文件夹，安装依赖项
$ sudo sh Ubuntu/dependencies.sh

切换到目录Ubuntu/3.0/
$ sudo sh opencv3_0_0.sh
保证网络畅通，时间较长，请耐心等待

六 安装其他依赖项
$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

$ sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-devlibopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-devlibgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compilerprotobuf-compiler

七 安装Caffe并测试
1. 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

2. 安装配置nVidia cuDNN
a. 安装前请官网下载最新的cuDNN(cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod)
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include
$ sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib

b. 链接cuDNN的库文件
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.4.0.7/usr/local/lib/libcudnn.so.4
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.4 /usr/local/lib/libcudnn.so
$ sudo ldconfig -v

3. 编译

修改Makefile.config配置文件：

a. 启用CUDNN，去掉"#"

USE_CUDNN := 1

b. 启用GPU，添加注释"#"

# CPU_ONLY := 1

c. 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/include

LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

d. 启用Intel Parallel Studio XE 2016

BLAS := mkl

e. 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（选做）

执行编译

$ make all -j8
$ make test -j8
$ make runtest -j8

编译Python和Matlab用到的caffe文件
$ make pycaffe -j8
$ make matcaffe -j8（选做）