Ubuntu 16.04 CUDA8.0 Caffe搭建

时间：2021-12-26 06:29:30

Ubuntu16.04 LTS安装MATLAB 2014b

环境：Ubuntu16.04 LTS 

软件：MATLAB2014B

MATLAB 2014B 下载地址（带Crack）： 链接: https://pan.baidu.com/s/1qYngXXi 密码:rfd2

1、直接解压 matlab_R2014b.iso到文件夹 matlab_R2014b/

2、用crack中的install.jar替换 matlab_R2014b/java/jar/中的install

注：解压iso出来的文件夹很可能是只读的，所以要先给文件夹加权限。

sudo chmod a+w -R matlab_R2014b

3、运行 matlab_R2014b目录下的install：

sudo ./install

接下来就是和windows差不多的安装界面了。

默认安装目录是/usr/local/MATALAB/R2014b/ 

安装密钥为：29797-39064-48306-32452

接下来的证书文件是Crack中的 license.lic

接下来正常安装，直到完成。

4、其实之前的激活是不会成功的，因为还没有打补丁。接下来，把Crack中的 libmwservices.so复制到 /usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64/中：

cp crack/libmwservices.so /usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64///把破解补丁拷过来
 sudo /usr/local/MATLAB/R2014b/bin/activate_matlab.sh -propertiesFile /usr/local/MATLAB/R2014b/etc/activate.ini  //执行破解命令

会报错：
将系统的libstdc++.so.6 拷贝到/usr/local/MATLAB/R2014b/sys/os/glnxa64 中，并删除此文件下的类似文件

接下来可以设置环境变量：

sudo vi /etc/profile

在文件尾添加：
export PATH=/usr/local/MATLAB/R2014b/bin:$PATH

保存并退出后使设置生效
source /etc/profile
Caffe编译错误解决

Installing the CUDA Toolkit in/usr/local/cuda-8.0 ...

Missingrecommended library: libXmu.so



/sbin/ldconfig.real:/usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 is not a symbolic link

如此这般就可以解决：

　　sudomv /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1/usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org

　　sudomv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1/usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org

　　sudoln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39/usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1

　　sudoln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39/usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1




Traceback(most recent call last):

File"/home/wlps/Desktop/ssd/caffe/data/VOC0712/../../scripts/create_annoset.py",line 7, in <module>

fromcaffe.proto import caffe_pb2

ImportError:No module named caffe.proto




#需要重新修改matlab动态链接库。完成相应的功能需求

rm-rf /usr/local/MATLAB/R2014b/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6.0.17

ln-s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.21/usr/local/MATLAB/R2014b/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6

rm-rf /usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64/libopencv_imgproc.so.2.4

ln-s /usr/local/lib/libopencv_imgproc.so.2.4.12/usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64/libopencv_imgproc.so.2.4

rm-rf /usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64/libopencv_highgui.so.2.4

ln-s /usr/local/lib/libopencv_highgui.so.2.4.12/usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64/libopencv_highgui.so.2.4

rm-rf /usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64/libopencv_core.so.2.4

ln-s /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.4.12/usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64/libopencv_core.so.2.4


caffe在ubuntu16配合cuda8.0的安装和使用


1.安装相应的nvidia的显卡驱动，通过官网可以查询到相应的显卡驱动型号，下载安装即可

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
安装完成后重新启动机器
nvidia-smi 查看gpu的驱动的安装情况,出现显卡列表表示安装成功。
 显卡安装失败后，可以按照此方法来安装显卡：（无法启动界面）

利用sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf新建blacklist-nouveau.conf文件，输入命令

blacklist nouveau

blacklist lbm-nouveau

options nouveau modeset=0

alias nouveau off

alias lbm-nouveau off

保存并退出。这一步是为了禁掉Ubuntu自带开源驱动nouveau。之后sudo reboot重启系统。在终端执行命令

lsmod | grep nouveau

查看nouveau模块是否被加载。如果什么都没输出，则执行下一步。

根本问题在于 参数： -no-opengl-files

sudo /etc/init.d/lightdm stop
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run --no-opengl-files
sudo /etc/init.d/lightdm start

  2. 安装 opencv2.4 执行 opencv.sh 来完成 opencv2.4 的安装配置opencv环境变量

环境变量

安装成功后还需要设置opencv的环境变量 打开文件

sudo gedit /etc/profile

在文件最后添加

export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig

执行下列命令, 使环境变量立即生效

source /etc/profile

lib库路径

打开文件

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

一般是新建文件，opencv的库一般安装在’/usr/local/lib’文件夹下，在文件内添加

/usr/local/lib

执行下列命令使之立刻生效

sudo ldconfig

经过上面的流程，这样就可以在eclipse里或者qtcreator里用opencv了。 不过要配置号相应的路径和lib文件。


3.安装cuda8.0

从nvidia官网下载需要的版本进行安装。安装过程根据官网步骤。注意安装的时候不要安装显卡驱动即可。

安装完毕后，再声明一下环境变量，并将其写入到~/.bashrc的尾部:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
sudo gedit /etc/profile
export PATH = /usr/local/cuda/bin:$PATH
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
/usr/local/cuda/lib64
sudo ldconfig


测试cuda安装是否正确


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

make
sudo ./deviceQuery



4.使用cudnn（caffe使用cudnn会编译错误，本人暂时不建议使用cudnn）

官网下载相应的cudnn库


sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
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.5.0.5 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so 
5.安装matlab
6.安装caffe
执行caffe.sh完车caffe的安装。如果系统还缺少其他的库文件，根绝所需的库文件来安装，然后就可以正常的安装

opencv.sh

#install opencv to ubuntu16.04
sudo apt-get install -y build-essential
sudo apt-get install -y cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install -y python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
cmake .
make -j8
make install


caffe.sh

sudo apt-get install -y git
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
sudo apt-get install -y python-dev python-pip ipython ipython-notebook pandoc gfortran libopenblas-dev python-nose python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-sklearn-lib
sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install -y python-scipy python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-pandas python-gflags

#caffe content & open python
cd python
sudo pip install -r requirements.txt
sudo pip install pydot
sudo apt-get insall graphviz

sudo make all -j8
sudo make pycaffe -j8
sudo make matcaffe -j8
sudo make mattest -j8

sudo make test -j8
sudo make runtest -j8

标签：

相关文章