ubuntu16.04+caffe+GTX1060+DIGITS安装方法

鉴于本人安装caffe-gpu版的过程中遇到很多坑，从自己探索开始装一次要半个多月，然后一个星期，再到两三天，现在从系统开始到digits装好一个多小时就可以搞定，故而写下这份心得教程，供有缘人享用，希望能帮到你们。话不多说，上干货。
配置期间看了很多教程，主要参考了两个教程，网址如下：

http://blog.csdn.net/hyy0228/article/details/53762930 //caffe安装
http://blog.csdn.net/u012235003/article/details/54576849 //digits安装

以上网址是主要参考的两个配置教程，安装过程中，发现有些问题，有些与自身条件不太符合，下面我加上了自己的实际情况做了一些修改总结，希望看的小伙伴们也能灵活运用，不只是死板的复制命令：

我的硬件配置：i5-6300H，GTX1060，ubuntu16.04，系统是预先装好的，Nvidia驱动版本是384.90

所有需要的安装包文件在：这里可以找到 ; 建议先全部下载到本地。

温馨提示：安装期间可能会出现很多小bug，小错误，建议大家先通读一下整个教程，有个大概流程概念再开始安装。我在最后做了一个主要的错误汇总，遇到错误不要着急，先到后面看看有没有解决方案，解决不了再百度找其他方法。

刚装好的系统，直接开始：（有数字编号的为在终端运行的命令）

一、安装anaconda

将安装包文件Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh 复制到home下，用bash命令安装。
1、bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh
出现选项，按Enter键继续，有个过程一直按Enter，遇到是否加入path，输入yes（注意：默认Enter是NO，一定手动输入yes）安装完成之后激活，终端输入：
2、source ~/.bashrc 检验是否安装成功，终端输入：
3、python

出现anaconda启动python，如下情况则安装成功（若有问题，先参考九）。

二、安装opencv3.1（可选，如果平常不用到opencv编程，这里可先不安装，后面安装caffe时加入对应依赖包即可，后面有说明。请仔细看说明，不然会有opencv版本冲突问题）

安装依赖项，终端输入：
1、sudo apt-get install build-essential
2、sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
3、sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev如果中间出现有些包装不上就按照提示先运行一次：
sudo apt-get update
再运行上述命令即可。编译opencv
将openv.zip和opencv_contrib.zip解压、复制到home目录下;进入opencv文件夹下创建build文件夹并进入build，命令如下：
4、cd opencv
5、mkdir build && cd buildcmake 编译：
6、cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules/ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
“-D”后面接的是参数，如有需要可自行查找含义添加，等待完成;

这里会遇到一个坑，就是cmake过程会卡在一个地方不动（其实是下载一个文件很慢），这时按Ctrl+z终止程序，把安装包里面的ippicv_linux_20151201.tgz复制到/opencv/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e替换里面原有的文件，再执行上面语句6即可。

继续执行：
7、make -j4 && sudo make install
等待完成即可。

三、安装cuda8.0

将cuda包cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb复制到home下，执行：1、sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
2、sudo apt-get update
3、sudo apt-get install cuda等待安装完成，检验安装信息，终端输入：
4、nvidia-smi

弹出相关GPU信息，安装成功。

四、安装cudnn5.1

终端输入：cd 到home目录下;
将cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-tgz复制到home。执行如下代码解压：
1、tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-tgz解压在下载目录下产生一个cuda目录
2、cd cuda/include/
3、sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/         复制头文件
4、cd ../lib64                                      打开lib64目录
5、sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/             复制库文件
6、sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

五、建立软链接

终端输入
1、cd /usr/local/cuda/lib64/
2、sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
3、sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
4、sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so 设置环境变量，终端输入
5、sudo gedit /etc/profile
在末尾加入
PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export PATH
保存后，创建链接文件
6、sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 按a进入插入模式，增加下面一行
/usr/local/cuda/lib64
按esc退出插入模式，按:wq保存退出
最后在终端输入
7、sudo ldconfig
使链接生效

六、准备工作。

先安装依赖项，终端输入：
1、sudo apt-get install build-essential 2、sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
（注意：如果之前没有安装opencv3.1的，这里需要加入libopencv-dev，加的这个包默认是2.4.9版本的，如果同时安装了两个版本的opencv，后面编译caffe会有opencv版本冲突，所以暂时二选一，有同时管理不同版本的方法，请自行百度）3、sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev4、sudo apt-get install libatlas-base-dev5、sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev安装python的pip和easy_install，方便安装软件包，终端输入：
6、wget --no-check-certificate https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py
7、sudo python ez_setup.py --insecure
8、wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
9、sudo python get-pip.py安装科学计算和python所需的部分库
10、sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran python-numpy将安装包里的caffe文件夹copy到home下;或者网上下载caffe源码：
11、sudo apt-get install git
12、git clone https://github.com/BVLC/caffe.git安装python依赖，终端输入：
13、sudo apt-get install python-pip
14、sudo su
15、for req in $(cat caffe/python/requirements.txt); do pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $req; done
按Ctrl+D退出sudo su模式

七、编译caffe

） 1、cd caffe
2、cp Makefile.config.example Makefile.config
3、gedit Makefile.config
①将USE_CUDNN := 1取消注释，
②INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include后面打上一个空格然后添加/usr/include/hdf5/serial如果没有这一句可能会报一个找不到hdf5.h的错误

在计算机中搜索libhdf5_serial.so.10.1.0，找到后右键点击打开项目位置
该目录下空白处右键点击在终端打开，打开新终端输入
4、sudo ln libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
5、sudo ln libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so 最后在终端输入
6、sudo ldconfig
使链接生效编译：
7、make all -j4
8、make test -j4
9、make runtest -j4
10、make pycaffe -j4
11、make distribute 生成发布安装包 将caffe加入环境：
12、sudo gedit ~/.bashrc 在文件最后写入
13、export PYTHONPATH=/home/yj/caffe/python:$PYTHONPATH（yj是我的电脑用户名，注意改成自己的） 终端运行：
14、source ~/.bashrc  检验pycaffe：
python
输入import caffe

如下，说明安装成功（若有问题，先参考九）。

八、安装DIGITS

1、cd
2、git clone https://github.com/NVIDIA/DIGITS.git digits
3、cd digits
4、sudo apt-get install graphviz gunicorn
5、二选一：
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done #若使用linux系统环境下的python，请使用该语句
pip install -r requirements.txt #若使用Anaconda环境下的python，使用该语句进行更新运行：
6、./digits-devserver

如下，启动成功（若有问题，先参考九）：

网址输入：http://0.0.0.0:5000可打开网页进行digits操作。

九、错误汇总

如果在第一步中安装anaconda提示是否加入path时选择了否，则手动加入path，步骤如下：

  1、sudo gedit ~/.bashrc2、export PATH="/home/yj/anaconda2/bin:$PATH"  (这里的/home/yj是我电脑的绝对路径，根据自己anaconda安装目录自行更改)3、source ~/.bashrc

编译caffe在 make all -j4 时可能有出现这个错误：.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imread

 解决方法：在caffe目录下找到Makefile文件并打开，  找到LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5这行，在后面加上opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs。然后1、cd caffe2、make clean再继续执行3、make all -j4

在import caffe时可能会有一下错误：

 GLRBCXX3.4.21问题：解决方法：1、conda install libgcc问题报错：No module named google.protobuf.internal：2、sudo chmod 777 -R anaconda23、conda install protobuf

启动digits时可能出现diggits caffe path erro:

 解决方法： 1、echo "export CAFFE_ROOT=/home/yj/caffe/" >> ~/.bashrc （这里的/home/yj是我电脑的绝对路径，根据自己caffe安装目录自行更改）2、source ~/.bashrc

digits安装完成之后启动时可能会权限不够

 解决办法:cd到digits目录下， 使用chmod +x ./digits-devserver授予权限即可。

以上是主要的问题了，可能还有其他问题，我再更新，新手经常苦恼的地方就是路径问题了，一定要注意路径的问题，搞不懂linux路径结构的请自行百度。解决上述问题还有其他方法，如果上述方法不行，请问度娘。问题总会解决，实在不行，重装系统吧; 重新装好的系统建议多重启几次，会神奇的发现能解决一些问题，不要问我为什么，我也不知道。加油吧，骚年，祝你们好运！

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