電腦配置

• OS：Ubuntu16.04
• CPU:E5 2630 v4 (2.2GHz * 10)
• Memory:DDR4 2600 RECC 16G*4
• GPU:NVIDIA Titan XP *2

安裝過程

• 1.安裝相關依賴項

• sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 
  sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
  sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
  sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
   
  

  2.安裝NVIDIA驅動

（1）查詢並下載驅動

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=cn       根據自己顯示卡型號查詢對應驅動

（2）安裝驅動

安裝之前先解除安裝已經存在的驅動版本：

sudo apt-get remove --purge nvidia*

若電腦是整合顯示卡（NVIDIA獨立顯示卡忽略此步驟），需要在安裝之前禁止一項：

sudo service lightdm stop

執行以下指令安裝驅動：

sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367 #注意在這裡指定自己的驅動版本！
 

安裝完成之後輸入以下指令進行驗證：

sudo nvidia-smi

若列出了GPU的資訊列表則表示驅動安裝成功。

3.安裝CUDA

CUDA是NVIDIA的程式語言平臺，想使用GPU就必須要使用cuda。

（1）下載CUDA

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

當然是選擇local的runfile啦

（2）安裝CUDA

下載完成後執行以下命令：

sudo sh cuda_8.0.27_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nvidia361驅動時，要選否：

（3）測試CUDA的sammples

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

make

sudo ./deviceQuery

4.配置cuDNN

在nvidia官網註冊賬號並下載cudnn ，cuda8.0 推薦配cudnn5.1 

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下載之後進行解壓，cd進入cuDNN5.1解壓之後的include目錄，在命令列進行如下操作

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

再將cd進入lib64目錄下的動態檔案進行復制和連結：

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5    
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5  
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so      

5.安裝opencv

 從opencv官網下載，opencv原始碼包 https://opencv.org/releases.html，推薦opencv3.4.4。

cd ~/opencv

mkdir build

cd build

配置：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

編譯：

make -j20

安裝：

sudo make install

6.配置caffe

• 將終端cd到要安裝caffe的位置
• 從github上拉取caffe:

BVLC版：

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

MSRA版：

git clone https://github.com/Microsoft/caffe.git

• 因為make指令只能make Makefile.config檔案，而Makefile.config.example是caffe給出的makefile例子，因此，首先將Makefile.config.example的內容複製到Makefile.config：

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

• 開啟並修改配置檔案：

sudo gedit Makefile.config #開啟Makefile.config檔案

根據個人情況修改檔案： 
a.若使用cudnn，則

將

#USE_CUDNN := 1

修改成： 

USE_CUDNN := 1

b.若使用的opencv版本是3的，則

將

#OPENCV_VERSION := 3 

修改為： 

OPENCV_VERSION := 3

c.若要使用python來編寫layer，則

將

#WITH_PYTHON_LAYER := 1 

修改為 


d. 重要的一項 : 
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 

修改為： 
  

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     

這是因為ubuntu16.04的檔案包含位置發生了變化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改這一路徑. 

• 修改makefile檔案 

開啟makefile檔案，做如下修改：

將：

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

替換為：

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

• 編輯/usr/local/cuda/include/host_config.h 

將其中的第115行註釋掉：

將

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

改為

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

• 編譯

make all -j20 #根據自己電腦CPU的執行緒數來定啦

• 編譯成功後可執行測試：

sudo make runtest -j20

• 編譯pycaffe

sudo make pycaffe -j8