准备工作

  • 删除原有cuda

    sudo apt autoremove cuda

  • 删除原有软件更新

    系统设置-软件和更新-其他软件

cuda9.0

  • 下载链接: cuda9.0

  • 在下载目录打开terminal

    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
    sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub

  • 上述指令打印OK然而并没什么卵用,可手动在 系统设置-软件和更新-其他软件 添加源

    deb file:///var/cuda-repo-9-0-local /

  • 然后

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install cuda

cudnn7.0

  • 下载链接:cudnn7.0

  • 进入下载目录

    tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz #解压

  • 复制

    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
    sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

  • 在系统环境设置cuda路径

    gedit ~/.bashrc #打开

  • 在文末添加或修改(以前用过8.0的改成9.0就ok)

    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:/usr/local/cuda-9.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0
    export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

  • 保存

    source ~/.bashrc

  • 验证

    nvcc -V #查询cuda版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 #查询cudnn版本

caffe

  • 安装依赖包

    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 libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
    sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
    sudo apt-get install git cmake build-essential

  • caffe下载包

    git clone http://github.com/weiliu89/caffe.git

  • 备份Makefile.config

    sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

  • 编辑Makefile.config

    sudo gedit Makefile.config

  • 打开后做如下修改

    1. 应用cuDNN

      USE_CUDNN := 1

    2. 应用OpenCV

      USE_OPENCV := 1

    3. 根据CUDA版本进行相关的注释

    4. 应用python接口

      WITH_PYTHON_LAYER := 1

    5. 修改PYTHON路径

      INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
      LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
      修改为:
      INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
      LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

  • 修改Makefile文档

    NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
    改为:
    NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

  • LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
    改为:
    LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

  • 编译

    make all -j8

  • 测试

    make runtest

Caffe Python 接口

  • 无脑依赖库安装

    sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-flags Cython ipython
    sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler

  • 或者进入caffe/python 根据所提供的清单进行安装

    for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

  • 完成后执行如下命令反馈安装结果

    sudo pip install -r requirements.txt #打印出一堆Requirement already satisfied即可

  • 回到caffe根目录编译

    make pycaffe

  • 全部完成后可以运行jupyter notebook开始你的caffe之旅

ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.0+caffe相关推荐

  1. Ubuntu16.04+Cuda9.1+Cudnn7.5+Anaconda3(Python3.6)+opencv3.4.1+caffe编译安装(多坑已排!)

    我第一次装ubuntu16.04的时候由于是小白,分区的时候分的不合理,所以空间不够用了,索性重装了一次,装ubuntu16.04双系统这里不再赘述,可参考文章 https://blog.csdn.n ...

  2. 基于深度学习的点云分类--PointNet(代码结构+环境Ubuntu16.04+CUDA9+tensorflow1.9.0)

    希望跟大家共同讨论.进步. 我的公众号: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2MzcxMjE3MQ==&mid=2247483897&idx=1& ...

  3. 成功安装ubuntu16.04+cuda9.0+cuDNN7.0.5+caffe+digits(附错误汇总)

    成功安装ubuntu16.04+cuda9.0+cuDNN7.0.5+caffe+digits(附错误汇总) 本机硬件:双核i7 内存8G 显卡GTX070(不好意思,比较水) 安装顺序:依赖包--& ...

  4. DL之IDE:深度学习之计算机视觉开发环境搭建的详细流程(Ubuntu16.04+cuda9.0+cuDNN7.4.2+tensorflow_gpu)

    DL之IDE:深度学习之计算机视觉开发环境搭建的详细流程(Ubuntu16.04+cuda9.0+cuDNN7.4.2+tensorflow_gpu) 目录 1.安装nvidia驱动 2.安装CUDA ...

  5. ubuntu16.04 安装cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow+nvidia-docker配置GPU服务

    [摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvi ...

  6. Ubuntu16.04配置GPU驱动(GTX1060)+ CUDA9.0 + CUDNN7.0.5

    1.查看电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU a.在终端输入命令行(ctrl+alt+T快捷进入终端): $ lspci | grep -i nvidia 查看电脑GPU信息如下: b.在终端输入命 ...

  7. 深度学习环境 Ubuntu16.04 LTS + GTX750Ti + CUDA9.0 + cudnn7.0 + python3.6.5 + tensorflow1.6搭建

    从0搭建Ubuntu深度学习环境 Ubuntu16.04 LTS + GTX750Ti + CUDA9.0 + cudnn7.0 + python3.6.5 + tensorflow1.6 之前仅仅在 ...

  8. Ubutu16.04+Cuda9.2/9.0+Cudnn7.12/7.05+TensorFlow-gpu-1.8/1.6

    目录 Ubuntu16.04 Installl 1. 安装环节 2. 安装卡死 3. NVIDIA显卡安装 2. CUDA Install 3.Cudnn7.05 Install 4.Tensorfl ...

  9. ubuntu16.04+cuda9.0_cudnn7.5+tensorflow-gpu==1.12.0

    1.查找可用的tensorflow源,该命令运行后终端会输出所有可用的源 anaconda search -t conda tensorflow 2.这里name是上一步中输出源的tensorflow ...

  10. ubuntu16.04安装CUDA 8.0(很详尽,包括一些坑的解决方法)

    ubuntu16.04安装CUDA 8.0(很详尽,包括一些坑的解决方法) 参考文章: (1)ubuntu16.04安装CUDA 8.0(很详尽,包括一些坑的解决方法) (2)https://www. ...

最新文章

  1. Ubuntu 12.04下关闭图形界面
  2. 0130互联网新闻 | 小红书完成超3亿美元D轮融资;网易游戏收购Quantic Dream工作室少数股权...
  3. python中output使用_python-02.输入Input/输出Output
  4. No Authorization to generate extension field
  5. 全球首个!腾讯优图开源3D医疗影像大数据预训练模型
  6. Async/Await FAQ
  7. Oracle 复制一条 改主键,在一个表中复制一条同样的记录到同一个表中,只修改主键内容(200分)...
  8. linux 系统管理员面试,经典linux系统工程师系统管理员面试题
  9. 基于RV1126平台imx291分析 --- media部件连接 三
  10. 最大化参数 火车头_新手必看的火车头采集器使用入门教程_图文解说版!(看完包会)...
  11. CImage类进行图像处理1(基础篇)
  12. SqlServer——Excel连接数据库相关知识
  13. php中生成图片代码,用PHP代码在网页上生成图片
  14. P1957 口算练习题[c++版]
  15. 3D建模和渲染的硬件配置怎么选?这里有答案
  16. openwrt设置DNS
  17. LODOP直接用base64码输出图片
  18. 解决QQ远程控制,调用系统应用卡死问题的解决方法的
  19. 1038 01背包动态规划
  20. 1112_Vue+SpringBoot+Mybatis的简单员工管理项目

热门文章

  1. java网络爬虫实验报告,Java网络爬虫实操(8)
  2. WCH CH582M 蓝牙例程 RF_PHY记录
  3. html中浏览不留痕迹,彻底删除记录,你需要这样操作不留痕迹
  4. SpringSession单点登录(Single Sign On)
  5. 大数据之spark学习记录二: Spark的安装与上手
  6. android纯净版,纯净版Android4.0系统
  7. 知网收藏的文献在哪里看
  8. 【软件周刊第 25 期】深度操作系统 15.4 正式发布;CentOS 7 重要 Linux Kernel 安全更新发布...
  9. Sql性能优化之LIKE模糊查询
  10. ubuntu20输入法qiehuan_Ubuntu输入法切换问题