Caffe+UbuntuKylin14.04_X64+CUDA 6.5配置

在编译Caffe的漫长过程中，经过了一个又一个坑，掉进去再爬出来，挺有趣的。对比原文有修改！

LInux下配置安装：（本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算， 如分别使用不同的显卡进行显示和计算，则可能不适用。）

原文链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-1583812-841855.html

参考链接：http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html

官方文档：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

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NVIDIA驱动 (3.4.0)

2.1 准备工作（2014-12-03更新）

在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算。具体步骤如下：

1. 首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备

2. 进入Ubuntu， 按 ctrl+alt+F1 进入tty， 登录tty后输入如下命令

sudo service  lightdm  stop

该命令会关闭lightdm。如果你使用 gdm或者其他的desktop manager, 请在安装NVIDIA驱动前关闭他。

2.2 安装驱动

输入下列命令添加驱动源

sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update

安装340版驱动 (CUDA 6.5.14目前最高仅支持340版驱动， 343， 346版驱动暂不支持)

sudo apt-get install nvidia-340

安装完成后, 继续安装下列包 (否则在运行sample时会报错)

sudo apt-get install nvidia-340-uvm

安装完成后 reboot.

3. 安装CUDA 6.5

【点击此链接】 下载CUDA 6.5.

然后通过下列命令, 将下载得到的.run文件解压成三个文件, 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

这里不安装NVIDIA驱动

cuda6.5.run --extract=extract_path

注意, 需要通过下面命令给所有.run文件可执行权限

chmod +x *.run

3.1 安装CUDA

通过下列命令安装CUDA, 按照说明一步一步安装至完成.

sudo ./cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run

3.1.1 添加环境变量

安装完成后需要在/etc/profile中添加环境变量, 在文件最后添加:

PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
export PATH

保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效

source /etc/profile

3.1.2 添加lib库路径

在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件
cuda.conf, 内容如下

/usr/local/cuda-6.5/lib64

执行下列命令使之立刻生效

sudo ldconfig

3.2 安装CUDA SAMPLE

首先安装下列依赖包

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev

然后用下述命令安装sample文件

sudo ./cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run

完成后编译Sample文件, 整个过程大概10分钟左右

cd /usr/local/cuda-6.5/samples
sudo make

全部编译完成后， 进入 samples/bin/x86_64/linux/release, sudo下运行deviceQuery

sudo ./deviceQuery

如果出现下列显卡信息， 则驱动及显卡安装成功：

./deviceQuery Starting...
 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 670"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          6.5 / 6.5
  CUDA Capability Major/Minor version number:    3.0
  Total amount of global memory:                 4095 MBytes (4294246400 bytes)
  ( 7) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:     1344 CUDA Cores
  GPU Clock rate:                                1098 MHz (1.10 GHz)
  Memory Clock rate:                             3105 Mhz
  Memory Bus Width:                              256-bit
  L2 Cache Size:                                 524288 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 670
Result = PASS

4. 安装Intel MKL

（如果没有可以安装OpenBLAS代替）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。

1.安装 MKL

注意： 安装完成后需要添加library路径

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

2.或者 安装 OpenBLAS

Install ATLAS/MKL/OpenBLAS if you haven't already.
$ sudo apt-get install libopenblas-dev
or
$ sudo apt-get install libopenblas-base

（这里我按照这样的方法最终编译出现cblas找不到的问题，应该是MKL安装有问题，但是又没办法解决，最终我就按照官网的方法安装了ATLAS：

sudo apt-get install libatlas-base-dev

一句话就搞定，虽然性能可能比不上MKL，但是将就着能用就行。）

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OpenCV

这个尽量不要手动安装， Github上有人已经写好了完整的安装脚本：

https://github.com/jayrambhia/Install-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）

（http://code.opencv.org/issues/3814  下载 NCVPixelOperations.hpp 替换掉opencv2.4.9内的文件，
重新build。）

sudo ./opencv2_4_9.sh

（注意，修改一下 文件里面的编译选项，一直开 make j4, 导致CPU 总是热导致停机，半途而废。

应修改为 j2 ，或者去掉j选项）

脚本会自动安装依赖项，下载安装包，编译并安装OpenCV。

整个过程大概半小时左右。

注意，中途可能会报错（这一次真的报错了！！！）

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。

6. 安装其他依赖项

Ubuntu14.04用户执行

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

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

7. 安装Caffe所需要的Python环境

首先安装pip和python-dev （系统默认有python环境的， 不过我们需要的使python-dev）

sudo apt-get install python-dev python-pip

然后执行如下命令安装编译caffe python wrapper 所需要的额外包

for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

在执行上述命令时， 会报错导致不能完全安装所有需要的包。 可以按照官方建议安装anaconda包。 在anaconda官网下载.sh文件，执行，最后添加bin目录到环境变量即可。

（下面的添加没用！一般不会用到）

建议安装Anaconda包，这个包能独立于系统自带的python库，并且提供大部分Caffe需要的科学运算Python库。这里需要注意，在运行Caffe时，可能会报一些找不到libxxx.so的错误，而用 locate libxxx.so命令发现已经安装在anaconda中，这时首先想到的是在/etc/ld.so.conf.d/ 下面将 $your_anaconda_path/lib 加入 LD_LIBRARY_PATH中。但是这样做可能导致登出后无法再进入桌面！！！原因（猜测）可能是anaconda的lib中有些内容于系统自带的lib产生冲突。

正确的做法是：为了不让系统在启动时就将anaconda/lib加入系统库目录，可以在用户自己的~/.bashrc 中添加library path， 比如我就在最后添加了两行

# add library path
LD_LIBRARY_PATH=your_anaconda_path/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH

开启另一个终端后即生效，并且重启后能够顺利加载lightdm, 进入桌面环境。

8. 安装MATLAB

Caffe提供了MATLAB接口， 有需要用MATLAB的同学可以额外安装MATLAB。

安装教程请自行搜索。

一般过程是：

1.下载matlab iso镜像文件（。搜索matlab unix版可得到，我下的是2010a)

2. 打开终端，输入

sudo mkdir /mnt/temp (建立临时文件夹存放装载后的iso文件)；

sudo mount -o loop /路径/Matlab.R2010a.UNIX.ISO-TBE.iso  /mnt/temp
(绿色路径为matlab iso文件所在位置)，回车后装载镜像文件完成。

3. 创建安装matlab的文件夹（可以自己决定位置，但是要记住，后面会用到，eg: /usr/local/matlab）。

创建命令： sudo mkdir /usr/local/matlab

4. 开始安装sudo /mnt/temp/install 此时会弹出类似于windows下安装的图形化安装界面，选择不联网安装，

会提示输入序列号，序列号在 /mnt/temp/crack 文件夹下的install文件里，或者serials的TXT文件里。

选择安装路径为你在第三步创建的文件夹。安装接近最后 会问你是不是需要激活，选择不联网激活，

选择 /mnt/temp/crack 文件夹下的lic_standalone.dat文件或者serials 里面的lic文件即可。

激活成功！

5. 安装完成后卸载镜像文件。sudo umount /mnt/temp

************************ 至此安装部分顺利完成，接下来是如何启动 *********************************

1. 在终端启动，进入安装matlab的路径并进入bin文件夹，在终端输入./matlab -desktop

或者，linux桌面直接建立一个指向文件的快捷方式。

安装完成后添加图标 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-01/31632.htm

sudo vi /usr/share/applications/Matlab.desktop

输入以下内容

[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Matlab
GenericName=Matlab 2010b
Comment=Matlab:The Language of Technical Computing
Exec=sh /usr/local/MATLAB/R2010b/bin/matlab -desktop
Icon=/usr/local/MATLAB/Matlab.png
Terminal=false
Categories=Development;Matlab;

(I use the R2013b patched package. First you should uncompress the .iso file. Then usesudo cp to copy the patch file)

9. 编译Caffe

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)（由于我安装了atlas，所以不需要修改默认设置！）

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

完成设置后， 开始编译

make all -j4
make test
make runtest

注意 -j4 是指使用几个线程来同时编译， 可以加快速度， j后面的数字可以根据CPU core的个数来决定， 我的CPU使4核， 所以-j4.

9.1. 编译Matlab wrapper

执行如下命令

make matcaffe

然后就可以跑官方的matlab demo啦。

9.2. 编译Python wrapper

 make pycaffe 

然后基本就全部安装完拉.

接下来大家尽情地跑demo吧～

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10. 安装cuDNN

为了加速Caffe，可以安装cuDNN，参见这篇文章：NVIDIA CuDNN 安装说明

11.使用MNIST数据集进行测试

Caffe默认情况会安装在CAFFEROOT，就是解压到那个目录，例如：

home/username/caffe-master，

所以下面的工作，默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是，用于测试Caffe是否工作正常，不做详细评估。具体设置请参考官网：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html

1. 数据预处理

可以用下载好的数据集，也可以重新下载，我网速快，这里就偷懒直接下载了，具体操作如下：

$ cd data/mnist
$ sudo sh ./get_mnist.sh

2. 重建LDB文件，就是处理二进制数据集为Caffe识别的数据集，以后所有的数据，包括jpe文件都要处理成这个格式

$ cd examples/mnist
$ sudo sh ./create_mnist.sh   （sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh）

生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/文件夹，这里包含了LDB格式的数据集

PS: 这里可能会遇到一个报错信息：

Creating lmdb...

./create_mnist.sh: 16: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found

解决方法是，直接到Caffe-master的根目录执行，实际上新版的Caffe，基本上都得从根目录执行。

~/caffe-master$ sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh

3. 训练mnist

$ sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh

至此，Caffe安装的所有步骤完结，下面是一组简单的数据对比，实验来源于MNIST数据集，主要是考察一下不同系统下CPU和GPU的性能。可以看到明显的差别了，虽然MNIST数据集很简单，相信复杂得数据集，差别会更大，Ubuntu+GPU是唯一的选择了。

                

测试平台：

                i7-4770K/16G/GTX 770/CUDA 6.5
                MNIST Windows8.1 on CPU：620s
                MNIST Windows8.1 on GPU：190s
                MNIST Ubuntu 14.04 on CPU：270s
                MNIST Ubuntu 14.04 on GPU：160s
                MNIST Ubuntu 14.04 on GPU with cuDNN：35s
                Cifar10_full on GPU wihtout cuDNN：73m45s = 4428s　（Iteration 70000）
                Cifar10_full on GPU with cuDNN：20m7s = 1207s　（Iteration 70000）