Ubuntu16.04+CUDA8.0+cudnn7.5+Caffe安装过程

一般这样标题的博客第一段都会有一段吐苦水的话，哈哈...我在此就按住不表了，总结起来就是：在污邦兔下面安装深度学习的平台光有经验有时候是不够的，还要有好人品Orz... 

友情提示：如果出现不存在该文件或找不到文件的情况，很可能是因为终端定位的目录错误了，这是新手经常会遇到的问题。

1. 主要用到的软件列表：

   注：具体版本由自己电脑决定，官网下载超链接。

    Ubuntu-16.04.1-desktop-amd64 （64位ubuntu）

    cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb （CUDA8.0）

    cudnn-7.5-linux-x64-v5.1.tgz（需要注册才能下载，现在审核时间很短，填个问卷就能下载了）

    caffe-master （也可以在线下载 ）

2. CPU版Caffe

直入正题，因为先前只需要安装CPU版的caffe，所以实现起来不是很难，参照这篇博客，基本能够实现，至于他最后训练手写字体mnist数据库失败的原因是因为没有修改example/mnist文件夹中的运行配置文件，即将默认的GPU运行模式改成CPU。

3. GPU版本安装及配置

3.1 安装一些基本依赖库

sudo apt-get install build-essential sudo 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

3.2 更新gcc和g++

因为我用的都是比较新的软件版本，为避免与编译器版本不兼容问题（我安装过程中确实因为出现这个问题走了一些弯路），我将ubuntu自带的gcc/g++-4.9升级到了gcc/g++-5，具体步骤如下：

下载安装gcc/g++-5

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/testsudo apt-get updatesudo apt-get install gcc-5sudo apt-get install g++-5

改变系统默认的gcc/g++编译器版本，换成gcc/g++-5

sudo sucd ../../usr/binln -s /usr/bin/g++-5 /usr/bin/g++ -fln -s /usr/bin/gcc-5 /usr/bin/gcc -f

这样，gcc就默认成gcc-5，g++也默认成g++-5了。

3.3 安装CUDA8.0

我采用的是离线.deb安装方法，按自己的电脑和软件的情况，去官网下载dbe包，大概1.8G。然后在它存放的目录打开终端，执行下面的命令安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb   # 自己的.deb包名sudo apt-get update  sudo apt-get install cuda 

安装完成之后切记要重启电脑:sudo reboot，让显卡配置生效。

3.4 安装cudnn7.5

将上面提到的cudnn安装包下载好解压，进入解压后的文件，在终端执行下面的指令安装：

cd cuda  sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/  sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

然后更新网络连接：

cd /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.3  # 自己查看.so的版本sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.3 libcudnn.so.5sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.sosudo ldconfig

3.5 添加环境变量

编辑计算机文件夹下的/etc/profile，加入CUDA环境变量（下面的2，3句），保存。

sudo gedit /etc/profilePATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  export PATH

保存后执行下面的命令，使其生效：

source /etc/profile

同时，进入/etc/ld.so.conf.d/文件夹，执行下面的命令，新建一个名为cuda.conf的文件。

sudo gedit cuda.conf

然后在文件中写入如下内容：

/usr/local/cuda/lib64

保存后执行下面的命令，使其生效。

sudo ldconfig

3.6 Build CUDA Sample

进入usr/local/cuda/samples，然后build samples，命令如下：

sudo make all -j8

在执行完之后，进入samples/bin/x86_64/linux/release目录下，在终端执行查询命令：

./deviceQuery

如果返回了你电脑显卡的信息，且结尾有Result=PASS，则表示安装成功，否则，建议重启电脑之后再次尝试查询命令。

4 安装Atlas

安装命令如下：

sudo apt-get install libatlas-base-dev

5 安装Opencv

做机器视觉会比较多地用到Opencv这个强大的工具，下载Opencv安装包，解压后进入目录Install-OpenCv/Ubuntu/2.4，然后执行安装文件：

sh sudo ./opencv2_4_10.sh

这个可能要花点时间，耐心等待吧。

6  配置Python环境

下载caffe-master包，第1节有gitbub下载链接，下载之后，解压，打开Makefile文件，修改下面的两个地方：

INCLUDE_DIRS += $(BUILD_INCLUDE_DIR) ./src ./include

改成：

INCLUDE_DIRS += $(BUILD_INCLUDE_DIR) ./src ./include /usr/include/hdf5/serial

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

改成：

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

保存之后，进入caffe-master/python文件，在终端执行下面的命令：

sudo apt-get install python-pip python-dev build-essentialsudo pip install --upgrade pipsudo pip install -r python/requirements.txt

7 安装ipython notebook 

notebook是很方便的python编译和运行工具，值得拥有 ，随便在哪个终端执行下面命令。

sudo apt-get install ipython-notebook python-sympysudo pip install jupytermkdir notebookcd notebookipython notebook

如果有一个notebook网页跳出就说明ok了，至于不会用notebook的同学，建议学一下。不过这里只是一个辅助的工具啦，并不是本文主讲内容，因为还用不到。

8 编译Caffe

进入caffe-master文件夹，复制配置文件，留一个备份：

cp Makefile.config.example Makefile.config

然后打开Makefile.config文件，将里面的一些配置修改一下，把注释去掉，后面数字修改一下：

USE_CUDNN := 1USE_OPENCV := 1USE_LMDB := 1WITH_PYTHON_LAYER := 1CUSTOM_CXX := g++

这是为了运行下面mnist例子做准备的，不同的例子，配置文件修改的内容可能不一样，这也是留一个备份的原因。

然后编译下面4个命令:

make all -j8make pycaffe -j8make test -j8make runtest -j8

如果没有报错，那基本上就安装成功啦！

9 mnist手写字体识别例子实现

进入caffe-master文件夹，打开终端，下载数据：

./data/mnist/get_mnist.sh

将数据转化成要求格式：

./examples/mnist/create_mnist.sh

训练：

./examples/mnist/train_lenet.sh

如果成功了，那就O了。

我自己在安装的过程中借鉴了很多别人的经验，觉得这就是博客的魅力所在，感谢他们的无私分享，也希望自己的分享能够给其他人带来帮助，有任何疑问都可以交流哈。

10 References

    1. http://blog.csdn.net/letian0805/article/details/52845285

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