caffe+cuda6.5+cudnn7.0+opencv3.0搭建经验记录
前言
因為最近需要用到caffe平臺，于是自己試著搭一搭，這一搭就是三天，其中遇到很多的挫折，重裝系統也不是2,3次的事了。趁著心情還在把這個過程中遇到的一些事和問題記錄下來，一來方便以后再搭或者幫別人搭；二來也給后來著一些啟示吧。
一開始其實真的連caffe是什么都還搞不太清楚，只把它當做一個工具，就是知道要下載很多依賴庫。在網上百度ubuntu14.04+caffe然后就有一堆的教程，這其實也是個坑，教程太多也不知道哪個是對的，有時看看這個，裝了一個庫后又看另外一個教程。所以必須要學會精選，最后只留下一到兩篇，就按照它來一步步安裝。我最后挑選下來的是歐陽宇大大寫的一份教程，非常認真和詳細，還把要下載的各種工具和庫放在網盤里分享出來了，非常適合新手！這里給出鏈接：Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 新手安裝配置指南
一、caffe安裝
經過幾天的了解，終于搞清楚了caffe的各步安裝情況。網上一般會把caffe和各種工具一起搭：cuda,cudnn,opencv,phthon,matlab等等（其實caffe官網也又介紹：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html）。其實caffe如果去掉這些工具也是可以運行的，沒有這些工具的話只需要一步步的按照caffe官網的安裝教程http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html?來就好了（請務必先把官網的教程看一遍！）。
1、從github中下載官方的caffe
sudo git clone https://github.com/BVLC/caffe.git當然也可以從我最后給出的網盤鏈接里下載：百度網盤鏈接:?http://pan.baidu.com/s/1o8piCn4?密碼: jsjd
2、下載各種依賴庫 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev3、BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms 基本線性代數子程序)
常用的BLAS實現有：Intel MKL、atlas、OpenBLAS等。可以選擇其中一種，其中atlas的安裝最簡單，其余的可以百度教程。
安裝atlas:
sudo apt-get install libatlas-base-dev
4、切換到Caffe-master的文件夾，生成Makefile.config配置文件，執行：
cp Makefile.config.example Makefile.config5、修改Makefile.config，編譯即可使用caffe。
這里由于沒有使用cuda、cudnn等nvidia的GPU加速庫，所以只需打開CPU_ONLY即可
sudo gedit Makefile.config把 # CPU-only switch (uncomment to build without GPU support). # CPU_ONLY := 1中CPU_ONLY := 1前的”#“去掉即可。
保存!
繼續在Caffe-master文件夾目錄下：
必須根據自己CPU情況選擇4或8或16，選擇過大的數字編譯時會出錯！！！
如果都編譯成功了，到這里其實算已經把caffe裝好了。
如果你的電腦是有nvidia顯卡，并且支持GPU的話，可以繼續裝一些加速庫，會使你跑網絡的時候快上很多倍。
注意！！！
在安裝下面的各種庫后需要再修改Makefile.config文件，把對應的工具前的”#“刪去或加上。
注意，修改后需要重新make！！！
切換到Caffe-master的文件夾，
sudo make clean sudo make all -j4你可以先全部安裝了下面的各種工具后再統一修改Makefile.config文件，這樣就可以一次編譯就好。缺點是如果出問題就不知道出現再哪個工具的安裝上。一個一個工具安裝再編譯缺點就是花費時間可能稍長，但有點是比較穩。二、安裝cuda6.5
官網安裝教程：http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/7.5/Prod/docs/sidebar/CUDA_Quick_Start_Guide.pdf
有兩種方法：deb版和run版。兩種都可以，前者更方便。我在這里就不詳述安裝步驟了，前者在Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 新手安裝配置指南這里面和其他很多教程里都有介紹。后者請參考文章：Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置說明，一定要一步一步安裝教程，不要去參考太多其他的。要不很容易在這里花掉非常多的時間。
接下來主要介紹一些我在這里遇到的問題：
1、裝完cuda之后重啟進不去圖形界面，就一直黑屏，只能ctrl+Alt+F1進入文字界面。
網上有很多方法，但各種嘗試后發現直接換一個啟動時的圖形界面最簡單直接粗暴！
ctrl+alt+F1進入文字界面 sudo stop lightdm sudo apt-get install gdm 安裝中途會讓你選一個默認的啟動圖形界面，選擇gdm，安裝完重啟即可 sudo reboot2、運行samples里面的deviceQuery例子時出現：
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 30 -> unknown error Result = FAIL在這個論壇里找到解決方法： Could not load nvidia-uvm新建文件?/etc/modprobe.d/bumblebee.conf，并在里面寫入
雖然不知道是什么原理，但的確這樣后再運行那個例程就成功了。
3、運行例程出現問題：
./deviceQuery Starting...CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)cudaGetDeviceCount returned 38 -> no CUDA-capable device is detected Result = FAIL 這個應該是顯卡驅動不匹配的問查看顯卡
lspci | grep -i nvidia然后上nvidia官網（http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us）查找匹配的驅動，并且要與你的cuda版本相匹配
上這個網站能查看哪些顯卡是支持cuda的：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
下載對應的顯卡驅動重新安裝
參考文章：Ubuntu14.04安裝NVIDIA顯卡驅動
三、安裝cudnn7.0
安裝過程特別簡單，就是下載好cudnn7.0的相應版本的庫的后把里面的頭文件和庫文件復制到相應的地方即可
Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 新手安裝配置指南這里面也有詳細介紹就不再累贅了。
主要遇到問題：
1、在后來編譯caffe時容易出現以下錯誤：
error: ‘CUDNN_PROPAGATE_NAN’ was not declared in this scope或者其他與cudnn有關的錯誤，90%都是cudnn版本不匹配的問題，cudnn有v2,v3,v4，最新是v5版本，有些是版本太小，需要換大的，有些恰恰相反，多試幾個就行。先把原來的刪掉，再復制進新的cudnn庫文件和頭文件。
有些是因為電腦問題，支持不了太低版本的cudnn，可能就用不了cudnn了。例如筆記本上顯卡是GT540M，它的CUDA Capability是2.1,而官方的cudnn加速是不支持3.0以下的版本的，因此只能在Makefile.config中注釋掉USE_CUDNN這行。
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簡單講就是GPU的加速性能不夠，CUDNN只支持CUDA Capability 3.0以上的GPU加速
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四、安裝OpenCV
github上有大神編譯好的安裝包，可以一步傻瓜式安裝。
如果想一步步安裝的可以參照這篇博客：?Ubuntu14.04安裝OpenCV3.0或Ubuntu14.04配置OpenCV3.0的方法（PS:其實對比以下兩種方法會發現前者是把后者的安裝步驟寫成了一個腳本，非常方便，不僅可以一步安裝，而且可以選擇不同版本opencv的安裝）
1、提供一個百度云，里面有安裝包。百度云盤鏈接:?http://pan.baidu.com/s/1qX1uFHa?密碼:wysa
2、在Install-OpenCV-master文件夾中包含安裝各個版本opencv腳本
3、切換到目錄執行，安裝依賴項：?
sudo sh Ubuntu/dependencies.sh
4、執行opencv3.0安裝腳本?
sudo sh Ubuntu/3.0/opencv3_0_0.sh 等待安裝完成即可5、修改Makefile.config
把
# Uncomment if you're using OpenCV 3 #OPENCV_VERSION := 3中OPENCV_VERSION := 3前的”#“去掉即可6、重新make
在make 之前要先把動態鏈接庫更新
sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64（64位）否則在sudo make runmake時會出現以下錯誤： error while loading shared libraries: libcudart.so.7.5: cannot open shared object file: No such file or directory主要遇到的問題：
1、一步式安裝過程中遇到各種問題，比如opencv版本下載太慢，出現各種bug等
以opencv3.0為例，可以打開opencv3_0_0.sh ，找到下載安裝包的地方：
wget -O opencv-3.0.0.zip http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/3.0.0/opencv-3.0.0.zip/download里面就有opencv3.0的下載地址，可以拿到windows里面用迅雷下載（PS:這個是個網站地址，還不是直接的下載鏈接，下網站里又下載鏈接的）下載后，再安裝opencv3_0_0.sh文件后的步驟手動進行安裝。
2、cmake過程中卡在ippcv的下載中或者ICV的hash碼不匹配
可以自行從http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/3rdparty/ippicv這里下載，解壓到opencv-master —> 3rdparty —> ippicv —> downloads —> linux-xxxxxxxxxxxxxxxx 下面
再把選項-D WITH_IPP=OFF添加到上面的cmake命令中，重新cmake即可。即
sudo 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 WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_IPP=OFF ..好了，另外還有phython，matlab等等的接口的安裝由于暫時還沒有需要就不繼續安裝了，網上也有很多教程。
總結
最后再總結一下：
1、最好先把大的文件都先下載好，安裝的時候就方便了，列一個大文件清單：
a、caffe-master.rar
b、cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb或者cuda_6.5.14_linux_64.run
c、ippicv_linux_20141027.tgz
d、cudnn的各個版本：cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz/cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-rc.tgz等
e、opencv 的各個版本：opencv-3.0.0.zip/opencv-3.1.0.zip等
這里我也提供我自己整理的資源：百度網盤鏈接:?http://pan.baidu.com/s/1o8piCn4?密碼: jsjd
2、必須要先了解好自己機子的各種性能，主要是顯卡性能，執行：
cat /proc/driver/nvidia/version可以查看本機顯卡性能，比如我的機子的結果是NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 340.96 Sun Nov 8 22:33:28 PST 2015
GCC version: gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.1)?
3、再強調一次，網上很多教程，可以參考，但主要就選一個教程來安裝，太多很容易亂，出錯也不知道是誰的錯！
如果我的文章對你的安裝過程有一點點幫助，那就夠了！
謝謝！
參考資料
1、Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 新手安裝配置指南
2、Caffe+Ubuntu14.04+CUDA7.5安裝筆記
3、caffe官方安裝教程：Ubuntu Installation
4、run方法安裝cuda6.5：Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置說明
5、opencv3.0安裝參考：Ubuntu14.04安裝OpenCV3.0
總結
以上是生活随笔為你收集整理的caffe+cuda6.5+cudnn7.0+opencv3.0搭建经验记录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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