caffe安装 cuda安装 opencv安装 cudnn安装 python相关依赖库安装

1安装cuda8.0

安装依赖库

#sudo apt-get install g++

#sudo apt-get install git

#sudo apt-get install freeglut3-dev

Ctr+alt+f4

进入后台

输入用户名和密码

User：

Password：

#sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

输入

blacklistnouveau

optionsnouveau modeset=0

进入命令模式下按i保存退出（:wq)

然后执行

#sudo update-initramfs -u

执行 lspci| grep nouveau查看是否有内容

#lspci | grep nouveau

如果没有内容，说明禁用成功，如果有内容，就重启一下再查看

#sudo reboot now

安装cuda8.0

进入命令行模式（ctrl+alt+f4）:

输入：sudoservice lightdm stop

Sudosh cuda_8.0.44_linux.run –no-opengl-libs

按空格键到100%

依次输入accept

Y

Y

Y

回车

Y

Y

回车

1. 安装完以后

2. sudoservice lightdm start

3. ctrl+alt+t(进入命令行模式)

4. Cd/usr/local/cuda/samples

5. Sudomake all -j8

添加环境变量

1. sudogedit /etc/profile

2. 在最后面加入两行代码，如果你还不会用vi进行编辑，请百度

3. exportPATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

4. exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

5. source/etc/profile

6. sudogedit/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 

7.  /usr/local/cuda/lib64  
   终端下接着输入 
   sudoldconfig  (使链接生效)

测试cuda是否安装成功

8. cd/usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release

9. Sudo./deviceQuery如果pass说明成功了

安装caffe

1. sudoapt-get install python-pip

2. gitclonehttps://github.com/weiliu89/caffe.git安装ssd（caffe）

装caffe的依赖库

1.

sudoapt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-devlibopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 

(如果没成功)

2.

sudoapt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-devlibopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler  --fix-missing

3.

sudoapt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev 
4.

sudoapt-get install libatlas-base-dev 
5.

sudoapt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 

sudoapt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipythonipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

装python的依赖库

1. cd home/xxx/caffe/python

2. for req in $(cat requirements.txt); do pip install -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $req; done 

出现红色的警告

需要重新安装对应的未安装成功的库

配置cudnn5.0

#sudo tar xvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-rc.tgz

#cd cuda/include

#sudo cp *.h /usr/local/include/

#cd ../lib64

#sudo cp lib* /usr/local/lib/

#cd /usr/local/lib

#sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5

#sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5

#sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so

#sudo ldconfig

注意：运行ssd时出现

Videoioerror V4/v4l

1.解决方案

apt-getinstall ffmpeg libavcodec-devlibavcodec52 libavformat52libavformat-dev

apt-getinstall libgstreamer0.10-0-dbglibgstreamer0.10-0 libgstreamer0.10-dev

apt-getinstall libxine1-ffmpeg libxine-devlibxine1-bin

apt-getinstall libunicap2 libunicap2-dev

apt-getinstall libdc1394-22-devlibdc1394-22 libdc1394-utils

apt-getinstall swig

apt-getinstall libv4l-0 libv4l-dev

安装opencv3.0

Sudounzip opencv-3.0.0.zip

sudoapt-get install cmake

opencv3必装依赖库：

sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

2.cd  /opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src  

sudo gedit graphcuts.cpp 

替换内容

/* 

#include"precomp.hpp"

//GraphCut has been removed in NPP 8.0

#if!defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) || (CUDART_VERSION >=8000)

 voidcv::cuda::graphcut(GpuMat&, GpuMat&, GpuMat&, GpuMat&,GpuMat&, GpuMat&, GpuMat&, Stream&) {throw_no_cuda(); }

 voidcv::cuda::graphcut(GpuMat&, GpuMat&, GpuMat&, GpuMat&,GpuMat&, GpuMat&, GpuMat&, GpuMat&, GpuMat&,GpuMat&, GpuMat&, Stream&) { throw_no_cuda(); }

*/

3.cdopencv-3.0.0

Sudomkdir build

Cdbuild

Sudocmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..  

到downloadippicv的时候停止（ctr+c）

（把预先下载的Ippicv_linux_20141027.tgz复制到指令目录，不需要实时下载）

Ippicv_linux_20141027.tgz复制到以下目录下

Opencv-3.0.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux…..

再次以下命令会很快通过

Sudocmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/mindfusion/opencv_contrib-3.0.0/modules/ ..(导入contrib模块）

Cdopencv-3.0.0/build/

编译opencv

makeall -j8

sudomake install

复制/opencv-3.0.0/build/lib/cv2.so到根目下/usr/local/lib/python-2.7/dist-packages/

Caffe编译过程 

接下来要进入最后的步骤了，终端中 
cd/home/user/caffe 
cpMakefile.config.example Makefile.config 
geditMakefile.config 
将USE_CUDNN:= 1取消注释，

WITHPYTHON LAYER=1取消注释

在 
INCLUDE_DIRS:= $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include后面打上一个空格然后添加/usr/include/hdf5/serial 如果没有这一句可能会报一个找不到hdf5.h的错误 

第二，在make过程中还会报一个ld找不到libhdf5和libhdf5_hl的链接问题，这个原因可能也是因为hdf5的问题，首先看/usr/lib/x86_64-linux-gnu 目录下有没有libhdf5.so和libhdf5_hl.so，如果有的话，查看属性是否有正确的链接(正常情况下应该是没有这两个文件)，然后右键在终端中打开 
sudoln libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so 
sudoln libhdf5_serial_hl.so.10.0.2libhdf5_hl.so 
注意，10.1.0和10.0.2可能不同电脑安装版本不同，注意看当前目录下存在的文件然后 
sudoldconfig 生效 

把~/opencv-3.0.0/build/lib/cv2.so放到/usr/local/lib/python2.7/dist-packages

把models的VGG拷贝到models

cd/home/user/caffe 

sudosu(进入管理员模式)
makeall -j8
maketest -j8
makeruntest 
makepycaffe 

gedit/etc/profile

下面加上：exportPYTHONPATH=/home/XXX/caffe/python:$PYTHONPATH*

把模型VGG放到module里