為什么80%的碼農都做不了架構師？>>> ??

安裝Caffe環境前，請查好各個軟件版本的相互匹配資料，確定好所有軟件版本后，再開始安裝。

一、安裝gcc4.6

Ubuntu14.04自帶的gcc是4.8，matlab2014a支持的最高版本是4.7.x，最好降級為4.6.x。

Terminal：

sudo apt-get install gcc-4.6 g++-4.6 g++-4.6-multilib gcc-4.6-multilib

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.6 100

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 50

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.6 100

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 50

sudo update-alternatives --install /usr/bin/cpp cpp-bin /usr/bin/cpp-4.6 100

sudo update-alternatives --install /usr/bin/cpp cpp-bin /usr/bin/cpp-4.8 50

gcc -v檢查版本

二、安裝Matlab2014a和NVIDIA顯卡驅動

????????? Matlab按照破解版方法裝即可

????????? 顯卡驅動使用Ubuntu的附加驅動安裝即可

三、安裝CUDA6.5

????????? 通過 http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/6_5/rel/installers/cuda_6.5.14_linux_64.run下載cuda6.5

通過./cuda_6.5.14_linux_64.run --extract=extract_path(自定義)

可以得到

- CUDA安裝包: cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run

- NVIDIA驅動: NVIDIA-Linux-x86_64-340.29.run

- SAMPLE包: cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run

安裝cuda

???? sudo ./cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run

添加環境變量：

安裝完成后需要在/etc/profile中添加環境變量, 在文件最后添加:

PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH

export PATH

保存后, 執行下列命令, 使環境變量立即生效

source /etc/profile

添加lib路徑

在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf, 內容如下

/usr/local/cuda-6.5/lib64

執行下列命令使之立刻生效

sudo ldconfig

安裝cuda sample

首先安裝下列依賴包

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev

然后用下述命令安裝sample文件

sudo ./cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run

完成后編譯Sample文件, 整個過程大概10分鐘左右

cd /usr/local/cuda-6.5/samples

sudo make

全部編譯完成后， 進入 samples/bin/x86_64/linux/release, sudo下運行deviceQuery

sudo ./deviceQuery

如果出現下列顯卡信息， 則驅動及顯卡安裝成功：

./deviceQuery Starting...

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 980"

............

安裝cudnn

????????? 找到適合版本的cudnn，按下面教程安裝即可

CuDNN可以在官網免費獲得，注冊帳號后即可下載。官網沒有找到安裝說明，下載得到的壓縮包內也沒有Readme. 不過google一下就會找到許多說明。基本原理是把lib文件加入到系統能找到的lib文件夾里， 把頭文件加到系統能找到的include文件夾里就可以。這里把他們加到CUDA的文件夾下

tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz

cd cudnn-6.5-linux-R1

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

執行后發現還是找不到庫， 報錯

error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory 而lib文件夾是在系統路徑里的，用ls -al發現是文件權限的問題，因此用下述命令先刪除軟連接

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5然后修改文件權限，并創建新的軟連接

sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18

sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5

sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so

安裝Caffe環境

????????? sudo apt-get install? libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

下載編譯Caffe...

編譯caffe的注意事項：

1.首先要考慮顯卡的計算能力，再NVIDIA官網上可以查到，然后根據計算能力調整Caffe編譯參數

2.在很多編譯參數里會需要填寫CUDA、MATLAB以及其他組件的路徑，記得要更正這些信息

3.linux下要使用顯卡進行計算，需得用超級權限，即使用sudo來啟動matlab等程序

轉載于:https://my.oschina.net/seanx/blog/534996

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu14.04 + Matlab2014a + caffe + cuda + cudnn环境搭建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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