Ubuntu12.04(64bit)+caffe+CUDA6.5小白装机详细流程

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我是靠谱客的博主幽默大树，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Ubuntu12.04(64bit)+caffe+CUDA6.5小白装机详细流程，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

为了给大家节省时间，安装所需要的软件都上传在360云上了，我也是一个一个的找的，都是可用的撒。

连接：http://yunpan.cn/cK5AKHmmAqRHE 访问密码 faf8

MKL安装码是：SKCG-8ZSGXW8J

参考了几篇blog和caffe官方教程，很感激撒：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html

http://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/43083235

http://blog.csdn.net/zhouxy0901/article/details/39163877

http://blog.csdn.net/dreamthen/article/details/8765472

然后说下我比较弱的电脑配置：X86台式机、6GB内存、i3-2120双核、Nvidia GeForce GT440（1GB）、500G硬盘、Windows 7操作系统

运行mnist例子600s，和i7、GTX770、16G配置电脑做下对比测试：600s：160s。希望大家尽可能的用配置高的电脑撒。

一、安装linux系统

1、将云盘中ubuntu-12.04.iso文件刻录成光盘，从光盘安装双系统

2、重启，待屏幕亮时持续按住F12或者F8 键进入boot 界面（不同的电脑可能按键不一，笔者的笔记本是F12，台式的为F8），进入boot 界面后，选择通过光盘启动进入。

3、选择简体中文

4、进入下面界面，勾选安装中下载更新、安装这个第三方软件两项

5、下一个界面中，有清楚整个磁盘并安装ubuntu、其他选项两项，选第二个，然后做最关键的一部分创建、调整分区

6、分区设置如下：

到上图这一步后一定要找到红色划线部分的空闲区间，当初你分出来的盘是多大，图中就会显示多大，找到后双击空闲区间那一部分会弹出分配框让你进行分配．而黄色画圈部分的选项一定要选择被分为／boot 的那个区（应该为整个硬盘大小的选项），如果不是整个磁盘的大小会导致安装结束后不能进入系统。

分区共四个，比较合理：
1），新分区的类型：选择“主分区”，
新建分区容量：输入分配的大小，以MB 为单位
新分区的位置：按默认选“起始”
用于：后面选择新分区使用的文件系统，使用默认“Ext4 日志文件系统”
挂载点：选择“/”。不能小于20G，MKL安装默认在opt/intel，需要8G内存，系统安装需要6、7G
2），创建交换空间
再选择空闲空间，点“添加”按钮。
新分区的类型：选择“逻辑分区”
新建分区容量：输入交换空间分配的大小，以MB 为单位
新分区的位置：按默认选“起始”
用于：后面选择“交换空间”
交换空间不用选择挂载点，所以挂载点为灰色不可选
一般是内存的1.5~2倍，所以我选择9G
3），创建“/home”分区
继续选择空闲空间，点“添加”按钮。
新分区的类型：逻辑分区
新建分区容量：剩余的空间
新分区的位置：起始
用于：选择” Ext4 日志文件系统”
挂载点：/home。
点“确定”按钮。
这个部分越大越好，以后会存放数据集之类的。条件限制我只用了130G
4），创建“/boot”分区
继续选择空闲空间，点“添加”按钮。
新分区的类型：逻辑分区
新建分区容量：200M 新分区的位置：起始
用于：选择” Ext4 日志文件系统”
挂载点：/boot。
点“确定”按钮。
因为在Windows７下安装，要的是双系统，所以要创建／boot 分区，否则这一项可以省略．
注意：/分区就是linux系统的文件系统分区，类似windows 的系统盘，如c 盘；swap 为交换分区，一般为内存两倍;/boot 为引导分区200M足够；/home为个人文档分区

7、继续选择所在地为shanghai，键盘为英语（美国），建立账户和密码。

8、安装完毕后，重启计算机即可。

二、正式开始配置

1. 安装build-essentials
安装开发所需要的一些基本包

sudo apt-get install build-essential

2、安装cuda6.5

然后通过下列命令, 将下载得到的.run文件解压成三个文件(tty中解压路径怎么都配不对所以挪出来先解压好), 分别为
CUDA安装包: cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run
NVIDIA驱动: NVIDIA-Linux-x86_64-340.29.run
SAMPLE包: cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run
sudo cuda6.5.run --extract=extract_path

解压后的文件和未解压的.run文件都要要存放在英文的目录里，因为等下去tty界面不显示中文

然后在已经安装了ubunt12.04 64位操作系统，按 ctrl+alt+t （只有nvidia的驱动在tyy中装载）打开终端：
（1）安装必要的库

--sudo apt-get install build-essential
--sudo apt-get install freeglut3-dev
--sudo apt-get update

（2）将Ubuntu集成的NVIDIA驱动，否则会造成冲突。

--sudo apt-get remove --purge nvidia*
将nouveau加入黑名单
--sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
并在blacklist amd76x_edac后面加上以下几句，然后点击ctrl + o保存文档，在按ctrl + x 关闭文档

--blacklist vga16fb
--blacklist nouveau
--blacklist rivafb
--blacklist nvidiafb
--blacklist rivatv

（3）重启系统（这个必须要有，否则有可能造成安装不成功下面的步骤）

（4）Ctrl+Alt+F1, 登陆文本界面安装

a、--sudo service lightdm stop （注意Ubuntu12.04下采用的lightdm作为它的X Server，而早期的版本采用的是gdm）
b、--cd 到cuda_6.5.14_linux_64.run所在目录,输入一下命令：
--chmod +x cuda_6.5.14_linux_64.run 第一次安装的时候必须要有这一步
--sudo ./ cuda_6.5.14_linux_64.run

c、一路选择接受，默认就是了。

（5）得到以下安装结果

Driver: Installed

Toolkit: Installed In /Usr/Local/Cuda-6.5

Samples: Installation Failed. Missing Required Libraries.（不要捉急，也就是SDK安装失败，这个官方手册上也提到了解决方案。）

（6）单独安装SDK

到一开始解压存放的目录去找cuda_samples-linux-6.5.14-18745345.run

--sudo sh cuda_samples-linux-6.5.14-18745345.run

现在可以退出tty了，不用这么糟心了！

--sudo service lightdm start

（8）环境变量的配置

a、打开文本
--sudo gedit ~/.bashrc
b、在最后一行添加
--export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
--export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

c、生效环境
--source ~/.bashrc
（9）查看nvcc编译器是否成功
输入命令 nvcc -V

将会看到现实一下信息：

（10）CUDA Sample安装

a、sudo find /usr -name libglut*成功后会看到：
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.a

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3.9.0
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so

/usr/lib/libglut.so

b、编辑链接：

--sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3 /usr/lib/libglut.so
（11）运行deviceQuery

a、cd 到 /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery下输入

-- sudo make 不加sudo编译会有错误
b、cd到~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin/x86_64/linux/release

-- ./deviceQuery

或者
a、--cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/，输入（注意这里耗时比较大，在运行这个步奏的同时可以再打开一个终端装opencv_2.4.9，opencv大概需要1个多小时的时间）
--sudo make

b、编译完成后便可以执行，cd到~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin/x86_64/linux/release

./deviceQuery

（12）安装完成以后，我可若要回到图形界面验证显卡是否安装成功，输入

--sudo service lightdm start

（13）接下来验证是否安装成功，输入

-- sudo nvidia-settings

3、安装OpenCV

下载该脚本，进入Ubuntu/2.4 目录, 给所有shell脚本加上可执行权限

chmod +x *.sh
然后安装最新版本（当前为2.4.9）

sudo ./opencv2_4_9.sh
脚本会自动安装依赖项，下载安装包，编译并安装OpenCV。整个过程大概一个多小时左右。

注意，中途可能会报错

opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(51): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization
解决方法在此：http://code.opencv.org/issues/3814 下载 NCVPixelOperations.hpp 替换掉opencv2.4.9内的文件，重新build。

在云盘里有下载好的NCVPixelOperations.hpp，用它做替换就可以了

文件系统中不能复制粘贴，此时要打开root权限

--sudo nautilus 打开计算机界面中就可以使用root权限就可以将刚才复制的NCVPixelOperations.hpp粘贴，并将此前文件删除

注意：这个地方要替换的有两个地方，一个在opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/中，另一个在opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/中，不确定的话可以搜索看一下。

然后进入目录重新build

--mkdir build

--cd build

--cmake

这时makefile已经生成好了

-- make

--sudo make install

Opencv2.4.9就已经装好了

4、安装Intel MKL
解压安装包，下面有一个install_GUI.sh文件，执行该文件，会出现图形安装界面，根据说明一步一步执行即可。

注意：安装完成后需要添加library路径，如果根目录的空间不够，记住自定义的path，把下文的opt/intel/~替换，特别是caffe中的makefile的这个路径也要替换

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf
在文件中添加内容

/opt/intel/lib
/opt/intel/mkl/lib/intel64
注意把路径替换成自己的安装路径。编辑完后执行

sudo ldconfig

5. 安装其他依赖项
Ubuntu12.04用户执行

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev （protobuf-compiler，ubuntu14.04中需要安装，12.04不需要）

顺序不能变，如果先安装glag，安装glog的时候会出错。这三个软件要单独下载，在云盘里有撒。

# glog
wget https://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz
tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make && make install
# gflags
wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip
unzip master.zip
cd gflags-master
mkdir build && cd build
export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1
make && make install
# lmdb
git clone git://gitorious.org/mdb/mdb.git
cd mdb/libraries/liblmdb
make && make install

其他版本用户参考官方说明：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

6、安装caffe所需要的Pythonh环境

IDE工作环境的配置，可以安装anaconda包，本文采用的是Spyder，因为它内置了 iPython 环境，Caffe有不少的程序是基于 iPython 环境完成的。安装方法很简单，直接在Ubuntu软件中心搜索“spyder”即可安装。

7、编译Caffe

Caffe（convolutional architecture for fast feature embedding）

终于完成了所有环境的配置，可以愉快的编译Caffe了！进入caffe根目录，首先复制一份Makefile.config

cp Makefile.config.example Makefile.config
然后修改里面的内容，主要需要修改的参数包括

CPU_ONLY 是否只使用CPU模式，没有GPU没安装CUDA的同学可以打开这个选项

BLAS (使用intel mkl还是OpenBLAS)

没有用到这部分：MATLAB_DIR 如果需要使用MATLAB wrapper的同学需要指定matlab的安装路径, 如我的路径为 /usr/local/MATLAB/R2013b (注意该目录下需要包含bin文件夹，bin文件夹里应该包含mex二进制程序)

DEBUG 是否使用debug模式，打开此选项则可以在eclipse或者NSight中debug程序

有更多的设置需求请在makefile中设置，makefile.config只是makefile中的一部分

完成设置后，开始编译

make all
make test
make runtest

最后成功编译，有个报错‘“you have 2 disabled tests”

ignore it,there are two unit tests that are disabled because the feature they are were testing was pulled fast gpu

hamming distance

小白caffe安装成功了，下载软件比较麻烦，所以都给大家下载好了，但不一定长期有效撒。