Ubuntu1504-cuda8.0-caffe安装教程（Titan X Pascal）

Ubuntu1504-cuda8.0-caffe安装教程（Titan X Pascal）

安装cuda8.0

安装OpenCV 3.0.0

python安装

线性代数依赖库安装

安装caffe

1 安装cuda8.0

从nvidia官网下载显卡驱动cuda8.0。下载版本以及安装命令如下图所示。



安装完毕后声明环境变量：

sudo gedit ~/.bashrc

在.bashrc尾部添加如下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

接下来，可以使用如下命令检查cuda是否安装成功：

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
......
./deviceQuery

最后输出相应的显卡信息如下，说明cuda安装正确。

2 安装OpenCV 3.0.0

从OpenCV官网下载zip源代码，解压到根目录下。

安装opencv是可能出现如下错误（没有安装qt4.×）：

qmake: could not exec ‘/usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt4/bin/qmake’: No such file or directory

可通过如下命令安装qt4.×解决问题：

sudo apt-get install qt4-dev-tools qt4-doc qt4-qtconfig qt4-demos qt4-designer

另外还需要更改opencv源码与cuda8.0不匹配的问题（由于CUDA版本高于8.0，所以需要做如下修改。在源文件中找到“graphcuts.cpp”）

将

#include "precomp.hpp"
#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)

改为

#include "precomp.hpp"
#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)  || (CUDART_VERSION >= 8000)

若不进行上述代码的修改，make opencv源码是将会出现如下错误提示：

error: ‘NppiGraphcutState’ has not been declared
error: ‘NppiGraphcutState’ does not name a type
......

安装依赖项：

sudo apt-get -y remove ffmpeg x264 libx264-dev
sudo apt-get -y install libopencv-dev build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm  libjpeg-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev  libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev python-dev python-numpy libtbb-dev libqt4-dev libgtk2.0-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils ffmpeg libgtk2.0-dev

make OpenCV

cd opencv-3.0.0
mkdir build
cd build/
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON ..
make -j8
sudo make install

-j8表示使用cpu8核进行make，可以根据自己机器的性能进行修改。

执行上述cmake命令时，需要使用到的ippicv_linux_20141027.tgz安装包，但是可能会出现ippicv_linux_20141027.tgz无法下载的情况。可以单独下载后，将其拷贝到opencv3.0.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-8b449a536a2157bcad08a2b9f266828b/ 目录下即可，如果没有该目录，则创建之。

安装完成以后使用如下命令进行环境变量的配置：

sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig

测试opencv是否安装成功：

mkdir DisplayImage
cd DisplayImage
gedit DisplayImage.cpp

添加代码

#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
if(argc!= 2)
{
printf("usage:DisplayImage.out <Image_Path>\n");
return -1;
}

Mat image;
image= imread(argv[1], 1);

if(!image.data)
{
printf("Noimage data\n");
return -1;
}

namedWindow("DisplayImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("DisplayImage",image);

waitKey(0);
return 0;
}

创建CMake文件：

gedit CMakeLists.txt

添加代码：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(DisplayImage)
find_package(OpenCV REQUIRED)
add_executable(DisplayImage DisplayImage.cpp)
target_link_libraries(DisplayImage ${OpenCV_LIBS})

编译：

cmake .
make

执行：

./DisplayImage lena.jpg

可显示lena，表示安装opencv成功。

3 python安装

python安装版本：2.7.×

在anaconda官网下载Anaconda2-4.×.sh，下载与安装命令如下(注意安装过程中不要更改安装目录，采用默认的即可)：

4 线性代数依赖库安装

caffe 官网给出三种常用的线性代数依赖库（BLAS）：ATLAS, MKL, 或者 OpenBLAS。本文中采用ATLAS，安装命令为：

sudo apt-get install libatlas-base-dev

5 安装caffe

从官网上下载caffe后，解压。

首先进入caffe-master目录，复制一份Makefile.config：

cp Makefile.config.example Makefile.config

然后修改Makefile.config里面的内容，主要需要修改的参数包括：

CPU_ONLY 是否只使用CPU模式，没有GPU没安装CUDA的同学可以打开这个选项。

BLAS，若使用intel mkl在配置文件中修改为BLAS := mkl；若使用OpenBLAS，配置文件中修改为BLAS := open。若按照前面的流程安装的ATLAS的话，配置文件这儿不需要修改。

编译CUDNN需要在配置文件中修改为：USE_CUDNN := 1，若没有安装cudnn则不需要修改。

最重要的是进行如下修改：

修改PYTHON_INCLUDE路径值

将

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \

/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

前面加“#”注释。

将

ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda

PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \

$(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \

$(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include

去掉注释。

修改PYTHON_LIB 路径值。

将PYTHON_LIB := /usr/lib注释，

PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib去掉注释。

最后修改结果如下图所示：



完成上述设置后， 开始编译caffe：

make all -j4
make test -j4
make runtest -j4

如果make时出现error：

error while loading shared libraries: libhdf5_hl.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory

使用如下命令即可解决：

cd anaconda/lib/
sudo cp libhdf5_hl.so.10 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/