SSD（based on Caffe）环境配置

之前在自己的笔记本上配置过caffe，实在是费了老劲。仍记得无数次呆呆的坐在电脑前，读着terminal中的报错信息，各种百度各种谷歌，一点一点的配置环境实在是太痛苦了。不过好在之前跌跌撞撞的配置成功了，可以干活了。然而最近悲催的发现，原来笔记本上的显卡内存太小，运行SSD的demo会内存爆炸，所以没法再撑下去了。去年夏天在宿舍配了一套台式机，本来想着用来打游戏的（装了GTX1060的卡），现在形势所迫，只能先用这台游戏机来干活了。摆在眼前的一件痛苦的事就是，所有的环境都要重新配置一遍，虽说之前鼓捣过一回，但是其实早就忘了，这次又要重新来过，将来单位里上了新的机器，肯定避免不了还要再配置环境。于是决定把配置过程记录下来，一来可以用做将来配置环境的依据，二来也可以给其他朋友一些参考。
交代一下机器的情况。Ubuntu14.04系统，显卡只有一个是GTX1060的卡，64位系统。配置目标：github上copy下来weiliu89大神的SSD代码能够跑通demo。
#一、Opencv
用caffe的话基本都要装好opencv，而且根据我的经验，先装opencv，然后在编译caffe更稳，之前曾经先编译了caffe然后再装opencv，出过毛病，后来又翻过头来重弄的，这次长记性了。
opencv我用的是源码安装，源码我传到百度云了，http://pan.baidu.com/s/1i4PfksH。需要注意的是这是opencv3，caffe编译的时候不能有opencv2和opencv3同时存在，而ubuntu14.04好像默认安装了opencv2，所以装opencv3之前先把opencv2给卸载掉。在terminal中运行即可卸载：

sudo apt-get autoremove libopencv-dev

然后开始装opencv3
先装第三方环境

sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

假设文件下载并解压到HOME目录，然后编译opencv。cmake过程要开着vpn，因为中间会下载一些墙外的包。

cd opencv
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules/ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make
sudo make install

然后再把连接库的路径添加一下，把/usr/local/lib的路径加到/etc/ld.so.conf中，opencv就装好了。
#二、CUDA8.0
用的是nvidia的卡，必须得装cuda，最新的cuda是8.0版本的。要根据自己的gpu型号去下载相应版本的cuda，cuda 的安装方式主要有deb、runfile两种，之前deb装跪过一次，所以选runfile。可以去nvidia的官网上下载cuda8.0的runfile安装文件。下完了chmod一下文件的属性，改成可执行文件。然后开始装cuda。
1、禁用掉ubuntu的nouveau，这玩意会和nvidia的卡冲突，先把它干掉，新建文件/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

blacklist nouveau
options nouveau modset=0

2、重新生成kernel initramfs

sudo update-initramfs -u

3、重启系统，然后Ctrl+Alt+F1进入命令行模式，登录后，执行：

sudo service lightdm stop（关掉桌面服务）

4、下面这一步非常重要！一定要注意！！不注意的话就等着eat shit了！！
要先看好自己的电脑显卡情况，主要分两种。
（1）只有一块独立显卡（nvidia 的卡，也就是你将来要用做并行计算的gpu），少部分笔记本和大部分台式机都是这样的硬件配置。直接执行：

sudo ./cuda_8.0.44_linux_ubuntu_14.04.run（这个就是你下载的cuda8.0的runfile文件名）

然后进去安装，按照安装向导各种accept、yes就行了。
装完了重启桌面服务就可以登录图形界面了。

sudo service lightdm start

（2）独立显卡（nvidia 的卡，也就是你将来要用做并行计算的gpu）+集成显卡，现在一般的笔记本都是这种情况，这样的显卡配置，在ubuntu系统中一般是集成显卡用作显示（如果你没特别设置过显卡，那么装了ubuntu系统就是集成显卡做显示），装cuda时要加一条命令（–no-opengl-libs），没有这条命令，cuda安装时会覆盖原来集成显卡的opengllibs，导致你卡在图形界面的用户名密码登录环节，循环登录永远进不了系统，执行：

sudo ./cuda_8.0.44_linux_ubuntu_14.04.run --no-opengl-libs

然后进去安装，按照安装向导各种accept、yes就行了。
装完了重启桌面服务就可以登录图形界面了。

sudo service lightdm start

不管是第（1）种情况还是第（2）中情况，成功装完了cuda还要设置一下cuda和cuda库文件的路径。这部分参考cuda安装过程的最后一步，在cuda安装成功还没有退出命令行模式的时候，有这么两句话：
Please make sure that
-PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin
-LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64，按照这两个要求设置路径就完事了。cuda装好了。
#三、cuDnn库
cuDnn库是nvidia开发的专门优化深度学习函数的库，不管用什么深度学习框架这个库都要装，不装代码得不到并行优化，计算会很慢。这个库装起来比较简单，最新的是cuDnn v5，去nvidia官网下载解压，里面有俩文件夹，一个是include文件夹，一个是lib文件夹。把include文件夹里的东西copy到/usr/local/cuda/include（也就是你的cuda安装路径里的include文件夹），把lib文件夹里的东西copy到/usr/local/cuda/lib64（也就是你的cuda安装路径里的lib64文件夹）。然后还没完，还要创建软连接。

cd /usr/local/cuda/lib64
sudo rm -rf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

然后cuDnn就装好了。
#四、下载并编译caffe-ssd
终于可以开始编译caffe了。首先先膜一些weiliu89大神，感谢他们的创作的ssd方法，造福人类，解救我于水火之中。
（1）、去git上下载ssd源码，地址：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd，参考github上的installation就可以将代码copy到本地。
（2）、升级gcc、g++编译工具。ssd的编译需要gcc和g++编译工具升级到v5，所以先升级。这里提供一种升级方法，要翻墙。

sudo add-apt-respository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-5 g++-5

安装好了gcc-5和g+±5后，再去删除旧的可执行程序，并换成v5的可执行程序。

cd /usr/bin
sudo rm -rf g++ gcc
sudo ln -s g++-5 g++
sudo ln -s gcc-5 gcc

（3）按照caffe的官方tutorial，先配置环境，具体参考：
http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html
（4）编译caffe（ssd），假设从github上copy下来的caffe放在了主文件夹。

cd ~/caffe
mkdir build
cd build
cmake ..
make all
make install

顺利的话就大功告成，完成了caffe（ssd）的编译，你就可以做各种事情了。但是一般来讲都不会这么顺利，因为编译的过程中需要一些第三方的库，这些库零零散散，而且你的ubuntu系统之前可能因为编程或者干嘛的装过一些，有的人装了有的人没装，乱起八早所以没有统一总结，解决的方法是根据报错的情况，如果读的懂报错的代码就去按照报错debug，如果读不懂就干脆把关键的报错信息百度，然后会得到相应的解答。一般都是因为确实各种各样的库而报错。这里我总结了两个最常见的报错，也是我新装了ubuntu系统并且按照上述教程一直装到现在，编译之后报的两个错误。
!!!第一个，报错“No module named google.protobuf.internal blablabla”，意思就是没找到google.protobuf这个模块，注意这里说的是python的google.protobuf模块，跟我们之前装的protobuf不是一回事（我也不知道为什么python还要单独用这个模块，反正weiliu89大神是用到python编译的），那就装一下就好了。

sudo apt-get install python-protobuf

!!!第二个，报错“No module named skimage.io blablabla”意思就是没找到skimage.io这个模块，没找到那就装。

sudo apt-get install python-skimage

我遇到的就这两个报错，弄好了之后就OK了~但是以我对caffe这个尿性框架的了解，之后在实际工作的时候，可能还会有别的错误，不是说你一开始编译通过了就一定没问题了，可能有些问题你在编译的时候是没碰到所以没被发现而已，这样的错误就只能碰到的时候再办了，caffe就这个德行，第三方的依赖太多，这是它的缺点。
一篇流水账完成！第一次写这么长的博客，写的不好请见谅，关键是把事讲清楚了就可以，希望以后不会再在配置环境上耽误工夫，也希望能够帮到一些linux、caffe的初学用户，毕竟对着电脑发呆的日子我也经历过，那滋味太难受。

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