2016.3.4更新

K80上一直忘記安裝了cudnn，現在記錄如下：
環境是cuda7.5，對應cudnn v3，即7.0。

解壓之後，執行如下命令：

    $ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include  
    $ sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib  

連結庫檔案:

    $ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.7.0.64 /usr/local/lib/libcudnn.so.7.0  
    $ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.
 
so.7.0 /usr/local/lib/libcudnn.so  
    $ sudo ldconfig -v 

在caffe的MakeFile.config中開啟CUDNN即可。

2016.1.26更新

K80來了一週了，為了大面積實驗，再次安裝caffe。好在現在可以在幾小時內安裝完成。想想去年這個時候，花了一週多時間搭建環境，還真是有毅力：）

問題描述

突然在編譯caffe到最後一步時，出現了core dumped。但是runtest的所有測試均已通過，汗！報錯如下:

我自己也是挺鬱悶的。

原因

最終Google之後，發現問題的原因是：
由於上次使用了一個節省視訊記憶體的方法，所以參見

但後期的測試以及實驗，並未發現大的問題。如有問題，再做記錄。

2016.1.13更新

問題描述

在編譯caffe最後一步：make runtest -j40 時，會出現如下錯誤：

$ make runtest -j40
.build_release/tools/caffe
.build_release/tools/caffe: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.15' not found (required by /home/anothergjy/Desktop/caffe-master-matlab-python-gpu02-251
 
/
.build_release/tools/../lib/libcaffe.so)
.build_release/tools/caffe: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.15' not found (required by /usr/local/lib/libopencv_highgui.so.2.4)
make: *** [runtest] Error 1

原因是版本太低。需要更高的版本。關於版本的檢視可以用下面的命令：

$ strings libstdc++.so.6.0.18| strings /usr/lib64/libstdc++.so.6|grep GLIBCXX

解決辦法

這裡已經安裝好了GCC-4.8.2，因此需要修改軟連線即可。

1. 需要連線的檔案存在於gcc-build-4.8.2/x86_64-unknown-linux-gnu/libstdc++-v3/src/.libs/libstdc++.so.6.0.18下面。但需要注意的是src目錄下的.lib資料夾是隱藏的，需要使用root許可權才可以看到，將其複製到/usr/lib64/下。
2. 接下來，就是要修改連線，讓原本的libstdc++.so.6指向ibstdc++.so.6.0.18。

# cd /usr/lib64
# rm -r libstdc++.so.6
rm: remove symbolic link `libstdc++.so.6'? y
# ln -s libstdc++.so.6.0.18 libstdc++.so.6

再次檢視版本結果如下：

# strings libstdc++.so.6.0.18| strings /usr/lib64/libstdc++.so.6|grep GLIBCXX
GLIBCXX_3.4
GLIBCXX_3.4.1
GLIBCXX_3.4.2
GLIBCXX_3.4.3
GLIBCXX_3.4.4
GLIBCXX_3.4.5
GLIBCXX_3.4.6
GLIBCXX_3.4.7
GLIBCXX_3.4.8
GLIBCXX_3.4.9
GLIBCXX_3.4.10
GLIBCXX_3.4.11
GLIBCXX_3.4.12
GLIBCXX_3.4.13
GLIBCXX_3.4.14
GLIBCXX_3.4.15
GLIBCXX_3.4.16
GLIBCXX_3.4.17
GLIBCXX_3.4.18
GLIBCXX_3.4.19
GLIBCXX_FORCE_NEW
GLIBCXX_DEBUG_MESSAGE_LENGTH

可以看到最新版本已經到了3.4.19。

2016.1.11更新

問題描述

由於最新版的caffe支援多卡，因此，在編譯過程中，如果檢測到機器是多卡，便會在runtest階段出現報錯：

    The difference between XXX and XXX...

解決方法

對於這樣的問題，只需要加入一行程式碼，export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

這樣以來，runtest就可以順利通過了。

2015.3.25 更新

問題

CuDNN是專門針對Deep Learning框架設計的一套GPU計算加速方案，目前支援的DL庫包括Caffe，ConvNet, Torch7等。

CuDNN可以在官網免費獲得，註冊帳號後即可下載。官網沒有找到安裝說明，下載得到的壓縮包內也沒有Readme. 不過google一下就會找到許多說明。基本原理是把lib檔案加入到系統能找到的lib資料夾裡， 把標頭檔案加到系統能找到的include資料夾裡就可以。這裡把他們加到CUDA的資料夾下（參考這裡）

解決

$ tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
$ cd cudnn-6.5-linux-R1
$ sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
$ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

執行後發現還是找不到庫， 報錯
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory,而lib資料夾是在系統路徑裡的，用ls -al發現是檔案許可權的問題，因此用下述命令先刪除軟連線

$ cd /usr/local/cuda/lib64/
$ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5

然後修改檔案許可權，並建立新的軟連線

$ sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18 
$ sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
$ sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so