Ubuntu14.04+CUDA6.5+OpenCV2.4+Caffee配置
由于实验需要,在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间,其中遇到了不少的问题,记录一下。
Caffee在配置上相对来说比较麻烦,需要前期安装的东西比较多,逐一介绍。
- CUDA:NVIDIA系列显卡支持的GPU编程框架,其实如果本身电脑是AMD的显卡,不用装也可用Caffee,只是速度会比较慢。所以最好有一块像样的显卡,最后我就败在这个上面了。。。
- MKA或是OpenAtlas或atlas:这个是科学计算库,三种选安装一个就行了。MKA是Intel公司推出的,性能以及服务上会比较好,学生的话可以上官网上申请学生试用版。但是这个比较大,建议安装atlas就可以了,Caffee默认用的就是这个。
- OpenCV:这个做图像的都知道,我就不多说了。
- Python:现在流行的脚本编程语言,Caffee支持使用。或者安装Anaconda2也行,Anaconda2是独立于Python的一个库,用这个也可以。
- 最后这个也是最重要的,操作系统。linux就可以了,我用的是Ubuntu14.04。
下面一步步来详细说,默认你已经安装好Ubuntu系统,如果还没有,网上教程找找看。
CUDA安装
NVIDIA显卡驱动安装
Ubuntu14.04默认安装的显卡驱动是nouveau,这个不适合。所以需要安装新的显卡驱动。这部分查看我的一篇博客 Ubuntu 14.10安装显卡驱动 ,方法是一样的。CUDA6.5安装
从官网上下载对应的安装包,我这里下载的是cuda_6.5.14_linux_64.run。这个安装包里其实有三个部分,包括一个显卡驱动、CUDA安装包还有一个CUDA例子。在安装过程中注意显卡驱动不需要安装了,注意!
sudo ./cuda_6.5.14_linux_64.run
这样CUDA应该已经安装了,但是安装最后会提示会有些问题,这个其实是samples编译需要的库没有安装,后续安装即可,暂时不管。安装CUDA需要最后完成三件事。默认的安装目录为/usr/local/cuda-6.5
第一:把CUDA安装后的bin加入到系统环境变量中
sudo vim /etc/profile
文件中添加 export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin/:$PATH
执行使配置生效
source /etc/profile
第二:把CUDA编程需要的库加入到系统链接库中
在/etc/ld.so.conf.d/目录下建立cuda.conf文件,写入
/urs/local/cuda-6.5/lib64
执行使配置生效
sudo ldconfig
第三:编译CUDA提供的samples,samples默认的安装目录为/home/yourname/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples
下载需要的库,这个是上面安装CUDA时最后提示问题需要的库,这里安装就可以了。
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev
编译samples,进入到samples目录下面
sudo make
完成后,测试一下有没有成功。进入samples/bin/x86_64/linux/release目录,里面有个deviceQuery程序,执行即可
sudo ./deviceQuery
如果出现下面的信息,则表示CUDA已经没有问题了。。。(电脑显卡太差了。。。)
jianghh@jianghh-Precision-T1500:~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin/x86_64/linux/release$ ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)Detected 1 CUDA Capable device(s)Device 0: "GeForce 310"CUDA Driver Version / Runtime Version 6.5 / 6.5CUDA Capability Major/Minor version number: 1.2Total amount of global memory: 512 MBytes (536477696 bytes)( 2) Multiprocessors, ( 8) CUDA Cores/MP: 16 CUDA CoresGPU Clock rate: 1402 MHz (1.40 GHz)Memory Clock rate: 790 MhzMemory Bus Width: 64-bitMaximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(8192), 2D=(65536, 32768), 3D=(2048, 2048, 2048)Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(8192), 512 layersMaximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(8192, 8192), 512 layersTotal amount of constant memory: 65536 bytesTotal amount of shared memory per block: 16384 bytesTotal number of registers available per block: 16384Warp size: 32Maximum number of threads per multiprocessor: 1024Maximum number of threads per block: 512Max dimension size of a thread block (x,y,z): (512, 512, 64)Max dimension size of a grid size (x,y,z): (65535, 65535, 1)Maximum memory pitch: 2147483647 bytesTexture alignment: 256 bytesConcurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)Run time limit on kernels: YesIntegrated GPU sharing Host Memory: NoSupport host page-locked memory mapping: YesAlignment requirement for Surfaces: YesDevice has ECC support: DisabledDevice supports Unified Addressing (UVA): NoDevice PCI Bus ID / PCI location ID: 1 / 0Compute Mode:< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce 310
Result = PASS
OpenCV安装
关于OpenCV在ubuntu下的安装方法,有人写了完整的脚本,直接用就行了。下载地址:https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
下载适合自己的版本脚本,执行即可
sudo ./opencv2_4_9.sh
atlas安装
这个直接安装即可
sudo apt-get install libatlas-base-dev
安装后,把相应的库添加到系统的链接库路径中。atlas默认安装目录为/usr/lib/atlas-base/
在/etc/ld.so.conf.d/目录下添加atlas.conf,文件中添加
/usr/lib/atlas-base
/usr/lib/altas-base/atlas
执行使配置生效
sudo ldconfig
安装其他的依赖库
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
安装Python环境
系统默认有python环境,我们先安装pip
sudo apt-get install python-pip
下载caffee包,解压后进入python目录,执行下面命令
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done
这样前面部分就差不多了,开始安装caffee
Caffee安装
进入caffee目录,先复制一下配置文件Makefile.config,这个里面是一些参数可能需要修改。大家直接看自己配置情况修改就没问题了,下面开始编译Caffee。
make all -j4
make test
maket runtest
这样整个就没问题了,剩下你就可以看caffee提供的例子了。我试了一下mnist这个数据,正确率有99.07%!!!很牛叉呀。。。
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