Caffe 及相关软件的安装(一)

Caffe 及相关软件的安装分为如下几个大块：

1.安装CUDA

2.安装其他依赖库如BLAS、BOOST、OPENCV、cuDNN 等

3.安装MATLAB

4.安装及编译caffe

5.小结
下面就逐个展开介绍。

一．安装CUDA

1）验证你的显卡是否支持CUDA。

在终端输入如下命令：

$ lspci | grep -i nvidia

它会给出你的显卡信息，到网站
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
查看你的显卡是否在CUDA 支持之列。

2）查看你的Linux 版本。

在终端输入：

$ uname -m && cat /etc/*release

返回系统版本信息后，到官网下载符合自己系统及显卡的CUDA 版本：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
（下载CUDA 时，NVIDIA 可能会需要你注册他们的账号，那就注册一个！以后也

会有用的）

这里由于我们的显卡是GTX 1080，属于Pascal 架构，需要下载CUDA 8，而在CUDA8 的下载页面有如下一条提示：



这意味着，我们最好先安装NVIDIA 的最新驱动，然后在安装CUDA 时，当系统

询问是否安装驱动（老版本）时，要选择“No”，不然之前最新的驱动就白装

了。

下载时我们选择对应的run 文件：



下载完成后在对应路径下可看到文件“cuda_8.0.27_linux.run”。

3）查看编译器版本。

终端输入：

$ gcc --version

若提示以上的编译器尚未安装，则安装之。

4）验证系统安装了正确的内核头文件及开发包

在安装CUDA 驱动前需要先安装与内核版本相符的内核头文件及开发包，“.run”

安装文件不会为我们自动安装这两个东西，“.deb”安装文件在检测到系统未安装它们时，

会自动进行安装，然而，它将会安装这些开发包的最新版本，可能导致与我们系统的内核版本不符，

因此，最好在安装CUDA 驱动前或在内核版本更改时，手动确认系统已安装了正确版本的内核驱动及开发包。

系统当前的内核版本可通过如下命令查看到：

$ uname -r

安装与当前内核版本相符的内核头文件及开发包：

$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

5）禁用Ubuntu 自带的nouveau 驱动

首先新建一个黑名单文件：

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

然后按一下键盘的”i”进入插入模式，写入：

blacklist nouveau

options nouveau modset=0

保存并退出（先点击一下“ESC”，然后输入“：wq!”）

然后执行：

$ sudo update-initramfs -u

执行:

$ lspci | grep nouveau

查看是否有内容，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。

6）安装NVIDIA 驱动

到网站
http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
查看与自己的系统及显卡相符的驱动。

这里与我们的情况相符的驱动版本是“367.35”。

然后便开始安装该驱动。

首先将驱动的PPA 源添加到路径中：

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

然后通过以下两行命令安装驱动：

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install nvidia-367

（注：如果在安装驱动时报错找不到“kernel source”，则需要首先安装“kernelsource”，具体如下：

首先安装dpkg-dev:

$ sudo apt-get install dpkg-dev

然后安装对应版本的kernel source：

切换到/usr/src/路径下，运行：

$ sudo apt-get source linux-image-$(uname -r)）

接着，安装xfce 桌面，这很重要，因为当机器里除了NVIDIA 的独立显卡外还装

了集成显卡时（大部分笔记本电脑和部分台式机是这样的），安装了NVIDIA 的

驱动后会导致ubuntu 系统默认安装的桌面无法正常显示（直接黑屏或是登录循环），这时需要另外安装一个桌面，即xfce。

(若机子的显示输出直接接的是NVIDIA 的独立显卡，则不需要这一步)

$ sudo apt-get install xubuntu-desktop

安装好后，重启：

$ sudo reboot

（如果需要卸载驱动，可执行如下命令：）

（$ sudo /usr/bin/nvidia-uninstall）

（$ sudo apt-get purge nvidia-*）

（然后运行）

（$ dkms status）

（若查看到内核模块如下：）

（bbswitch,0.7,3.13.0-92-generic,x86_64:installed）

（nvidia,367.35,3.13.0-92-generic,x86_64:installed）

（其中nvidia 是内核名，367.35 是模块版本号，3.13.0-92-generic 是内核版本号然后移除所有的模块：）

（$ dkms remove bbswitch/0.7 -k 3.13.0-92-generic）

（$ dkms remove nvidia/367.35 -k 3.13.0-92-generic）

7）验证驱动安装是否成功

重启完成后，若在登录界面中选择的是ubuntu 桌面，如下图所示，则很可能会

出现登录循环的情况。



这时只要将其更改为xfce 会话或xubuntu 会话就可以正常登录了。

下一步就是检查设备节点是否存在：

$ cat /dev/nvidia*

如果不存在，则运行：

$ sudo modprobe nvidia

接着验证驱动的版本

$ cat /proc/driver/nvidia/version

若有信息输出，则表示驱动安装成功

8）安装CUDA

切换到CUDA 的“.run”文件目录下，运行如下指令：

$ sudo sh cuda_8.0.27_linux.run

刚开始会看到许多文字，一路空格往下，直到“100%”。

然后会提示是否接受EULA，“accept”。

是否安装NVIDIA 显卡驱动361.62，“no”（这里一定要选no，不然前面的驱动就白装了）。

是否安装CUDA toolkit，“yes”。

是否安装CUDA Samples，“yes”。

（如果需要卸载CUDA，可执行如下命令：）

（$ sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl）

9）设置系统环境变量

为了让系统能找到CUDA 的可执行文件及库文件，我们还需要对环境变量做一定的设置：

首先$ sudo su 切换为根用户，然后编辑/etc/profile 文件，这样就能使环境变量的设置对所用用户永久生效：

# gedit /etc/profile

打开文件后在最后面加上两行：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

修改文件后要想马上生效还要运行# source /etc/profile,不然只能在下次重进此用户时生效。

（另外一种设置环境变量的方法是仅对当前用户有效，即编辑“.bashrc”文件：

$ sudo gedit ~/.bashrc

然后同样是在文件中加入上面两行：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

修改文件后要想马上生效还要运行$ sudo ldconfig.）

10）验证CUDA 是否安装成功

首先运行如下命令：

$ nvcc -V

（注意，如果没有设置环境变量，可能会提示“nvcc 未安装”）

命令返回类似信息：



然后编译CUDA 示例代码：

进入/usr/local/cuda-8.0/samples 目录，编译示例。

$ sudo make all -j8(若系统cpu 核数更多，如28，则可以“-j28”以使得编译速度

更快)

注：如果编译cuda 示例代码时报错“/usr/bin/ld: 找不到-lglut”，是因为系统

里缺少glut 库，搜索关于glut 相关的包，并一一安装之：

$ sudo apt-cache search glut | grep glut --fix-missing

输出许多glut 相关的包：



$ sudo apt-get update (有的包可能需要先update 后才能安装)

$ sudo apt-get install libkwinglutils7 freeglut3 freeglut3-dbg ...(一个一个输完所有的

包并运行命令)

（当然如果没报错，就不需要执行上面的指令了）

编译完成后，接着进入目录bin/x86_64/linux/release，终端输入：

$ sudo ./deviceQuery

如果出现类似以下显卡信息，那么恭喜你，CUDA 安装成功。