(图文并茂)深度学习实战(2):ubuantu下安装和配置caffe框架(gpu版)

释放双眼,带上耳机,听听看~!

深度学习实战(2):ubuantu下安装和配置caffe框架(gpu版)

以前做过几个关于深度学习caffe框架下的项目,开发过程中是做了笔记的,但是一直没有机会写出来,现在正好实习期间,把原来的东西记录下来,以便以后复用。
虽然以前也有写过环境安装,(图文并茂)深度学习实战(1):ubuantu下安装和配置caffe框架(cpu版),是CPU版本的,今天介绍的是GPU版本。

一.查看本机显卡版本:

查看本机显卡配置:


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1lspci | grep -i vga
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类似如下输出:
(图文并茂)深度学习实战(2):ubuantu下安装和配置caffe框架(gpu版)
这是NVIDIA英伟达的显卡。

查看电脑的GPU版本:


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1sudo lshw -c video | grep configuration
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类似如下输出:
(图文并茂)深度学习实战(2):ubuantu下安装和配置caffe框架(gpu版)
上图中可以看到输出的显卡驱动名称有两条,其中一条为 driver=nvidia,存在于本地文件中。

2.下载安装显卡驱动

a. 如果你是英伟达显卡,可以使用NVIDIA的GPU来跑cafe。
官网:http://www.nvidia.cn/object/unix-cn.html 去显卡官网根据自己的显卡版本而下载对应的显卡驱动。
安装参考地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm
b.如果你是英特尔显卡,就使用intel的CPU跑caffe的,需要确保你自己的显卡驱动是安装好的。

查看 CUDA 版本:(xx是自己的版本)


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1cat /usr/local/cuda-xx/version.txt
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如图:
(图文并茂)深度学习实战(2):ubuantu下安装和配置caffe框架(gpu版)

查看 CUDNN 版本:(xx是自己的版本)


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1cat /usr/local/cuda-xx/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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如图:
(图文并茂)深度学习实战(2):ubuantu下安装和配置caffe框架(gpu版)

我觉得上面都是废话,麻烦,反正就是,你要安装caffe,首先确定好自己的电脑配置,英伟达你可以用GPU来跑caffe,英特尔你就用CPU来跑caffe,于是CPU版和GPU版是不一样的。这篇为GPU版caffe。
所以查看电脑配置,安装驱动等我就不说啦,太基础。自行百度。

3.安装显卡驱动前的检查

ubuntu下安装nvidia显卡驱动是需要先禁用本身的nouveau驱动的。
执行如下命令,查看是否禁用:


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1lspci | grep nouveau
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如果没有内容 ,说明禁用成功。
如图表示已经禁用了的:
(图文并茂)深度学习实战(2):ubuantu下安装和配置caffe框架(gpu版)
这样你就可以自己安装nvidia显卡驱动了。怎么安装就自行百度把。这里不是重点。

4.本机环境

经过一系列的安装以后,我的本机环境如下:

  • linux系统:Ubuntu 16.04 (64位)
  • 显卡:NVIDIA 1b02
  • CUDA: Version 8.0.61
  • cudnn: cudnn-5.1.10

5.安装caffe

下载caffe:

sudo git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

然后安装一堆第三方库:


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1# sudo apt-get install libatlas-base-dev
2# sudo apt-get install libprotobuf-dev
3# sudo apt-get install libleveldb-dev
4# sudo apt-get install libsnappy-dev
5# sudo apt-get install libopencv-dev
6# sudo apt-get install libboost-all-dev
7# sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
8# sudo apt-get install libgflags-dev
9# sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
10# sudo apt-get install liblmdb-dev
11# sudo apt-get install protobuf-compiler
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接着,安装opencv:


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1 cd caffe
2# sudo git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
3# cd Install-OpenCV/Ubuntu
4# sudo sh dependencies.sh
5# cd 2.4
6# sudo sh opencv2_4_10.sh
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接下来,编译caffe:


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1# cd ~/caffe
2# sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
3# make all
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至此,caffe安装完成。出错请检测版本兼容和报错原因。

6.配置运行环境

caffe运行时需要调用cuda的库,我们在/etc/ld.so.conf.d目录下新建一个cafe.conf文件,将所需要用的库的目录写入


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1sudo vi /etc/ld.so.conf.d/caffe.conf
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添加内容:


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1/usr/local/cuda/lib64
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保存退出(:wq)
更新配置
sudo ldconfig

7.测试caffe

通常情况下我们都是使用caffe自带的mnist手写体案例来测试caffe是否完全安装成功的。
下载mnist数据:


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1# cd ~/caffe
2# sudo sh data/mnist/get_mnist.sh
3# sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh
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因为有GPU,则不需要修改配置文件。
运行:


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1sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh
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注意,运行caffe程序时,必须在caffe的根目录下,不然会出错哟,还有记得使用CUDNN加速。
如果能成功运行sh脚本,而且 下载下来mnist的数据集,那么caffe安装成功。
下一篇,我们说手写体的练习。

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