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雖然deep learning已經不是什麼新鮮的東西了,但是由於裝置原因,自己一直沒有涉足。前幾天有幸換了一台自帶gpu的workstation,甚是高興。於是迫不及待地裝了個ubuntu系統,開始配置deeplearning框架caffe。前後共花了差不多兩天時間,終於把它配好了。配了這麼多年的軟體,caffe應該是我配過最複雜的軟體,沒有之一。終於知道為什麼用caffe的人這麼多,親自去配它的人這麼少了。以下將一步步講解配置caffe的過程,希望對初學者有點幫助。ps:雖然官網給出了配置的過程,但是非常籠統,看著看著就不知道自己該幹嘛了。
一、nvidia驅動和cudatoolkit的安裝
安裝前需要注意的問題:檢查自己的gpu是否支援cuda,linux可用以下命令來檢視gpu型號:
lspci | grep –i nvidia
只要gpu型號可以在找到,就是支援cuda的,比如我的gpu型號是:geforcegtx titan
檢查自己的作業系統是不是cuda支援的,可以輸入以下命令:
uname -m && cat /etc/*release
cuda支援的作業系統在以下**可以找到
檢查作業系統是否安裝了gcc,可用以下命令
gcc –version
很多作業系統都預裝有gcc,如果你的沒有就先安裝一下。
md5sum 安裝包名字》
處理版本衝突問題,第一次安裝可以跳過這點。如果之前有裝過nvidia驅動和cuda的話,要解除安裝乾淨,具體解除安裝方法參見
安裝時需要注意的問題:退出gui介面,操作方法是:同時按:ctrl+alt+f1(f2-f6),切換到tty1-6命令列模式。退出gui介面後需要輸入使用者名稱、密碼登陸。登陸後關閉桌面服務:
sudo stop lightdm
這步很重要,直接在gui介面裝肯定是會失敗的!
官網說安裝前需要interaction with nouveau,因為nouveau是乙個開源的顯示卡驅動,ubuntu14.04預設安裝了,但是它可能會影響nvidia驅動的安裝。這一步我直接跳過了,事實證明並沒有影響。(不放心的同學可以按官網那樣多操作幾步。)
現在可以開始安裝了。先切換到cuda安裝包所在的位置,執行以下命令:
sudo sh cuda_6.5.14_linux_64.run
這邊一路accept-yes-enter就行
執行完後出現以下結果:
driver: installed requirereboot
toolkit: installskip
samples: installskip
看到了嗎,這個cuda安裝包事實上包含了driver,toolkit和samples三部分,第一次安裝時把驅動裝上了,只不過要重新啟動。重新啟動了一下,還是跟上面一樣,退出gui,重新執行以下命令:
sudo sh cuda_6.5.14_linux_64.run
結果如下:
driver:installed
toolkit: installed in/usr/local/cuda-6.5
samples: installed in/home/changzhi, but missing recommendedlibraries
這次就安裝成功了,但是缺少了一些推薦的庫。
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-devlibxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesalibglu1-mesa-dev
裝完以後就可以回到gui介面了,執行
sudo start lightdm
按照官網#prerequisites的要求,還需要安裝一些dependencies,我的系統是ubuntu14.04,所以還需要執行以下兩步:
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-devprotobuf-compiler
安裝後需要注意的問題:設定環境變數:
在/etc/profile最後面新增一句(新增不了的可以切換到root使用者)
export path=$path:/usr/local/cuda-6.5/bin
儲存後執行以下命令,是環境變數立即生效
source /etc/profile
新增lib庫路徑
在/etc/ld.so.conf.d加入檔案cuda.conf,寫入
/usr/local/cuda-6.5/lib64
同樣,執行下列命令使其立即生效
sudo ldconfig
驗證安裝結果
驗證驅動的版本,和上述gcc類似,就是驗證驅動和有沒有問題
cat /proc/driver/nvidia/version
編譯例子
先看一下編譯器版本,執行
nvcc –v
不出意外,這裡會提示nvcc沒有安裝,其實就是之前裝的nvidia-cuda-toolkit的編譯器沒有安裝完整,根據提示安裝就好:
sudoapt-get install nvidia-cuda-toolkit
這個安裝也需要很長時間,請耐心等待。安裝完後就可以編譯例子了,例子預設安裝在/home/username/nvidia_cuda-6.5_samples,進入這個目錄,執行
make
該過程也比較漫長,請耐心等待。
running the binaries.
全部編譯玩後,進入/home/username/nvidia_cuda-6.5_samples/bin/x86_64/linux/release,執行
sudo ./devicequery
如果出現以下資訊,則驅動及顯示卡安裝成功:
我第一次安裝時,出現了「cuda driver version isinsufficient for
cudaruntime」這個錯誤,就是預設安裝時cuda版本是6.5,但是驅動版本還是5.5。解決這個問題肯定是安裝個6.5版的cuda驅動就行
了。但問題沒有那麼簡單。我從官網下了6.5的cuda驅動,安裝後,別說解決問題,連ubuntu系統都進不去了。開機時就左上角有個小橫線在一閃一閃
的,還什麼都不能輸入,真是能把人急死!後來網上找到了解決辦法如下:
login the system using root recover mode,execute:
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get install nvidia-current
sudoreboot
系統啟動不了原因是顯示卡驅動衝突,所以我們只需解除安裝乾淨前乙個驅動,只保留乙個最新版的驅動即可。這個recovermode開機時按住左邊的shift鍵就可以進入。
至此,nvidia驅動和cudatoolkit的安裝完成。
二、blas的安裝
sudo ./install_gui.sh
這是gui介面安裝,和windows一樣,按照提示一步步安裝就行了,路徑什麼的選擇預設就好。裝好後需要新增library路徑,具體操作是在/etc/ld.so.conf.d/下新建檔案intel_mkl.conf,沒許可權的話切換到root使用者來操作,建好後在檔案中新增:
/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64
安裝mkl時如果不是選擇預設路徑的,以上操作記得換成自己的安裝路徑。新增完內容後執行以下命令使其立即生效。
sudo ldconfig
三、opencv的安裝
sudo ./dependencies.sh
sudo ./open2_4_9.sh
其中第一步是安裝依賴項,第二部是安裝opencv,這個過程大概二三十分鐘,慢慢等。
四、caffe的安裝和編譯
cp makefile.config.example makefile.config
然後修改makefile.config中的blas:= atlas為blas := mkl,儲存退出就行了。
最後是編譯,執行以下三條命令:
make all
make test
make runtest
前兩步是肯定沒問題的,第三部runtest,最後會有兩項不通過,但是還是pass了,不影響,應該是沒裝python的原因。如果不需要在python下用caffe,就可以不管了。
至此caffe安裝完成!
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