lalalalala~

經過一星期的折磨，總算把caffe配置好，感謝網上大神們的助攻。

查看了好多的部落格，多多少少存在著坑。然後不停的在查詢與修改，終於把caffe裝進自己的碗裡。在成功執行caffe後兩天，特意分享一下caffe的配置過程，幫助後來有需要配置的人。 配置過程參考了https://www.cnblogs.com/go-better/p/7161006.html博文，對這次的配置提供了很大的幫助，感謝。

1. 安裝相關依賴項

 

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev libboost-all-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

# (Python general)
sudo apt-get install -y python-pip

# (Python 2.7 development files)
sudo apt-get install -y python-dev
sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy

# (or, Python 3.5 development files) sudo apt-get install -y python3-dev sudo apt-get install -y python3-numpy python3-scipy # (OpenCV 2.4) sudo apt-get install -y libopencv-dev (or, OpenCV 3.3 - see the instructions below)
 

這些依賴項包括了opencv的一些依賴項，opencv是必須要安裝的。基本複製貼上就能把依賴項解決了。

 

2.安裝opencv3.1

 既然說到了OpenCV，那我們先把這個難題解決吧，我開始裝opencv的時候，是在Ubuntu16.04系統下裝的，也不知道哪裡出了問題，MAKE一直報錯，最後重灌了14.04一步一步的裝上去就沒有。

在官網https://opencv.org/releases.html上下載OpenCV3.1

這裡需要說一下的是，官網下載網站很多部落格放錯了，所以出現了404.

並將其解壓到你要安裝的位置，假設解壓到了/home/opencv

unzip opencv-3.1
 
.0.zip
sudo cp ./opencv-3.1.0 /home
sudo mv opencv-3.1.0 opencv

安裝前準備，建立編譯資料夾：

cd ~/opencv
mkdir build
cd build

配置：

sudo apt install cmake
sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

編譯：

sudo make 

以上只是將opencv編譯成功，還沒將opencv安裝，需要執行下面指令進行安裝：

sudo make install

如果沒有報錯，opencv就安裝完成了。

 

3.安裝NVIDIA驅動

（1）查詢顯示卡型號以及支援版本

安裝顯示卡驅動，是不能直接在官網上查詢並下載安裝的，否則會造成迴圈登入的問題！

首先在官網查詢網址 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us查詢自己機子的顯示卡，點選右邊的search進入下載頁面

這裡可以看到我的顯示卡支援416，我之前裝的是410也能正常工作，應該是裝到最新的版本就行。

要是你不知道自己的機子的顯示卡型號可以在終端輸入：

lspci | grep -i nvidia

（2）安裝驅動

在終端下輸入：

sudo apt-get purge nvidia-*  //這是解除安裝以前的nvidia驅動
sudo add-apt-repository pa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-410
sudo reboot //重啟

確認每個語句都能執行，沒有報錯，要不然是裝不上顯示卡驅動的。完成後，一定要重啟！！

安裝完成之後輸入以下指令進行驗證：

sudo nvidia-smi

  要是成功，或出現如下資訊，也許根據顯示卡的不一樣，後面那段not supported的顯示不一樣，大概是我的機子顯示卡有限制，所以有一些不支援。這個都是沒關係的。

4.安裝CUDA

首先在官網上(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下載CUDA，根據實際裝的系統選擇選項：

（2）下載完成後執行以下命令（我用的是cuda7.5，直接登入進系統一般下載是最新的CUDA，因為CUDA要跟後面下載的CuDnn配套，以及計算機的一些相容性，推薦選擇低版本的CUDA下載）：

sudo chmod 777 cuda_7.5.44_linux.run
sudo  ./cuda_7.5.44_linux.run

注意：執行後會有一系列提示讓你確認，但是注意，有個讓你選擇是否安裝nvidia367驅動時，一定要選擇否：
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
因為前面我們已經安裝了更加新的nvidia410，所以這裡不要選擇安裝。其餘的都直接預設或者選擇是即可。

 （3）環境變數配置

開啟~/.bashrc檔案：

sudo gedit ~/.bashrc

將以下內容寫入到~/.bashrc尾部：

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

在/etc/profile檔案中新增CUDA環境變數：

sudo gedit /etc/profile

開啟文件都在文件結尾加上下面兩句：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  

儲存後, 執行下列命令, 使環境變數立即生效：

source /etc/profile

同時新增lib庫路徑，在 /etc/ld.so.conf.d/新建檔案 cuda.conf

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

在文中加入下面內容：

/usr/local/cuda/lib64

 執行下列命令使之立刻生效：

sudo ldconfig

(4)測試CUDA的samples

cd /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery  //要是報錯，檢視自己的這個檔案在哪個資料夾
make
sudo ./deviceQuery

如果顯示一些關於GPU的資訊，則說明安裝成功。

最後結果出現Result = PASS就是完成了。

nvcc –V 命令可檢視版本

5.配置cuDNN

感覺最坑的地方來了，要注意每一行的配置程式碼。

cuDNN是GPU加速計算深層神經網路的庫。

首先去官網 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下載cuDNN，需要註冊一個賬號才能下載。

我直接在網上下的cuda7.5的cudnn-7.5-linux-x64-v5.0.tgz

進行解壓：

sudo tar -zxvf ./cudnn-7.5-linux-x64-v5.0.tgz

進入cuDNN5.0解壓之後的include目錄，在命令列進行如下操作：

cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include  #複製標頭檔案

再將進入lib64目錄下的動態檔案進行復制和連結：

cd ..
cd lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #複製動態連結庫
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5
sudo rm -rf libcudnn.solibcudnn.so.5   
sudo rm -rf libcudnn.solibcudnn.so    //移除兩個位連線的檔案，否則下面的軟連線會失敗
sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so      //這裡的so.5.0.5和so.5是我下載下來的版本，你需要進入資料夾檢視一下自己的版本
sudo ldconfig

 這裡要確保兩個軟連線的檔案有連線好，要是沒有連線好，就要刪掉再重新連線。（在這裡兜兜轉轉好幾次）

 

 6.安裝Atlas

sudo apt-get install libatlas-base-dev

 7.配置caffe

（1）https://github.com/BVLC/caffe下載caffe

下載完成後，會在家目錄下的下載裡找到caffe-master.zip，用unzip命令解壓到家目錄下，然後重新命名為caffe.

（2）複製Makefileconfig

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

（3）開啟並修改配置檔案：

sudo gedit Makefile.config

根據個人情況修改檔案：

#USE_CUDNN := 1
修改成
USE_CUDNN := 1

#OPENCV_VERSION := 3 
修改成
OPENCV_VERSION := 3

#WITH_PYTHON_LAYER := 1 
修改成
WITH_PYTHON_LAYER := 1 

將# Whatever else you find you need goes here. 下面的
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改成
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  

（4）修改makefile檔案

開啟makefile檔案，做如下修改：（這個不知道有沒有用，這一步感覺沒作用）
將：

NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
修改成
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

接下來是針對安裝opencv3.0.0版本的同學而言的，對於3.0.0之前的版本不需要修改：

在位置（(LIBRARIES+= glog gflags protobuf leveldb snappy lmdbboost_system hdf5_hl hdf5 m 
opencv_coreopencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs)）處新增opencv_imgcodecs

這一步非常重要，否則編譯後會出現錯誤。

原因就是opencv3.0.0把imread相關函式放到imgcodecs.lib中了，而非原來的imgproc.lib。

（If you input "make all",the problem is the same again.But if you delete all the file in build(rm -rf ./build/*) before "make all"(I use make clean ),you will success.I just success）

（5）編輯/usr/local/cuda/include/host_config.h（不知道有沒有用，這一步我看到有帖子改了，但大多數沒改這個）

將其中的第115行註釋掉：

#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

 

改成

//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

 

（6）編譯

 

make all –j8
make test –j8
make runtest –j8

8.編譯pycaffe

在caffe根目錄的python資料夾下，有一個requirements.txt的清單檔案，上面列出了需要的依賴庫，按照這個清單安裝就可以了。

在安裝scipy庫的時候，需要fortran編譯器（gfortran)，如果沒有這個編譯器就會報錯，因此，我們可以先安裝一下。

首先回到caffe的根目錄，然後執行安裝程式碼：

 cd ~/caffe
 sudo apt-get install gfortran
 cd ./python
 for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

安裝完成以後，再次回到caffe根目錄我們可以執行：

cd ..
sudo pip install -r python/requirements.txt 

就會看到，安裝成功的，都會顯示Requirement already satisfied, 沒有安裝成功的，會繼續安裝。

編譯python介面:

make pycaffe  -j8

配置環境變數，以便python呼叫：

sudo gedit ~/.bashrc

將export PYTHONPATH=/home/caffe/python:$PYTHONPATH新增到檔案中

 source ~/.bashrc

編譯完成！

9.報錯集錦（後期更新，歡迎關注）

部分報錯是網上常見並解決了的，有些是自己親身經歷的，希望能幫到。