ubuntu14.04+cuda7.5+caffe

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コンピュータビジョン Deep Learning
  • CUDA Repository
  • 二CUDA Toolkit
  • 三Environment Variables
  • 四CUDA SAMPLE
    • を取り付ける
  • 五Atlas
    • を取り付ける
  • 六opencv取付
  • 7 pythonインストールは、付属python
    • も使用できます.
  • 8その他の依存項目
    • をインストール
  • 九caffeインストールより詳細なcaffeインストールは他の
    • を参照してください.


    【オリジナル】Liu_LongPo転載は出典【CSDN】を明記してくださいhttp://blog.csdn.net/llp1992
    筆者環境:ububtu 14.04,OpenCv:2.4.9 Cuda:7.5 Cuda設置推奨.debメソッド、プロセスは比較的簡単です
    一、CUDA Repository
    CUDAインストールパッケージを入手し、インストールパッケージは自分でNVidia公式サイトにダウンロードしてください.
    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1410-7-0-local_7.0-28_amd64.deb
sudo apt-get update

    二、CUDA Toolkit
    sudo apt-get install -y cuda

    三、Environment Variables
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.0
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export PATH

    ぜんぽうこうエネルギー
    ubuntu14.04+cuda7.5+caffe_第1张图片
    このようにすると、機械がつけられなくなるかもしれません.機械と関係があるかもしれません.この品物で、私は一日中振り回されました.代替方法は、直接.bashrcに環境変数を追加
    #export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-7.5/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:lib

    覚えてるよbashrc
    四、CUDA SAMPLEの取り付け
    注意:矢印が示す場所の数字の下に1、/usr/local/cuda/samplesを入力し、次のコマンドを実行してbuild samplesを実行します.
    sudo make all -j4

    プロセスは約10分で、すべてのコンパイルが完了したらsamples/bin/x 86_に入ります.64/linux/release、deviceQueryを実行
    ./deviceQuery

    グラフィックス情報が表示された場合、ドライブおよびグラフィックスのインストールに成功しました.
    ubuntu14.04+cuda7.5+caffe_第2张图片
    五、Atlasのインストール
    sudo apt-get install libatlas-base-dev

    六、opencvインストール
    これはできるだけ手動でインストールしないでください.Githubには完全なインストールスクリプトが書かれています.https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
    このスクリプトをダウンロードしてUbuntu/2.4ディレクトリに入り、すべてのshellスクリプトに実行可能な権限を追加します.
    chmod +x *.sh

    次に、最新バージョンをインストールします(現在は2.4.9).
    sudo ./opencv2_4_9.sh

    スクリプトは依存項目を自動的にインストールし、インストールパッケージをダウンロードし、OpenCVをコンパイルしてインストールします.全体の過程は30分ぐらいです.
    注意、途中で間違えてしまうかもしれません
    opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(51): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization
    解決方法:http://code.opencv.org/issues/3814NCVpixelOperationsをダウンロードします.hpp
    Opencv 2を置き換える.4.9内のファイル、再build.
    提案:コンパイルする前にこのファイルを置き換え、opencv 2_4_9.shの中のcmakeもグラフィックカードの計算容量を加える必要があります.この容量は上の矢印が指している場所の数字です.図は他の人のもので、3.0です.私のは5.0です.つまり、cmakeの一言にこの言葉を加える場所を探しています.
    -D CUDA_ARCH_BIN="5.0"

    あ、そうでなければ、コンパイル時に「compute 11...のエラー」が発生します.
    コンパイルが终わった后に、意外にも生存していませんcv.pyとcv 2.soこの2つのファイル、cv 2.soはpythonに呼び出すためのsoファイルで、cudaが入っていないときにコンパイルが生成され、また奇妙な場所です...
    この2つのファイル(cudaがインストールされていない場合、opencvをコンパイルするとこの2つのファイルが生成されます)があれば、pythonのsite-packageディレクトリの下に直接置くと、import cv 2が正常に使用できます.
    七、pythonインストール(持参pythonも使用可能)
    Anaconda 
    bash Anaconda-2.3.0-Linux-x86_64.sh

    anacondaディレクトリのbinを環境変数に追加するインストールが完了しました
    八、その他の依存項目のインストール
    1、Google Logging Library(glog)、ダウンロードアドレス:https://code.google.com/p/google-glog/を選択し、インストールを解凍します.
     tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
./configure
make
sudo make install

    2、その他の依存項目
    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

    さらにcaffeの公式サイトに基づいて他のpython依存項目をインストールします
    sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython

sudo apt-get install -y protobuf-c-compiler protobuf-compiler

    九、caffeインストール(より詳細なcaffeインストールは他を参照)
    caffeルートディレクトリへ
    cp Makefile.config.example Makefile.config

    ここではpythonインタフェースのみをインストールしてMakefileを修正します.config 
    vim Makefile.config

    python includeパスをanaconda includeのパスに変更するには、python includeパスを注釈し、ANACONDA_を逆注釈するだけです.HOMEとその下のPYTHON_INCLUDEのパスでOK
    make all -j4
make pycaffe -j4

    注意:pycaffeのインストールが完了したら、caffeディレクトリのpythonを環境変数に追加し、python版protobufもインストールします.
    wget https://protobuf.googlecode.com/files/protobuf-2.5.0.tar.gz

    解凍、コンパイル、インストール
    tar zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz 
cd protobuf-2.5.0 
./configure 
make 
make check
make install

    protobufのpythonモジュールのインストールを続行します(pythonを使用しない場合は、このステップをスキップします).
    cd ./python 
python setup.py build 
python setup.py test
python setup.py install

    Pythonモジュールが正しくインストールされていることを確認します
    cd ./python 
python setup.py build 
python setup.py test
python setup.py install

    Pythonモジュールが正しくインストールされていることを確認します
    python
import google.protobuf

    エラーがない場合は、インストールが正常であることを示します.
    これで正常にimport caffe
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