ubuntu16.04+cuda8.0+caffe

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如果出现nvidia-smi failed to communicate with nvidia driver，循环登录情况，则：

sudo apt-get remove --purge nvidia-*

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

sudo service lightdm stop

cd packages

重新安装：

sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.59.run -no-opengl-files

安装显卡驱动

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1.测试cuda8.0是否安装成功

ls /dev/nvidia*

显示四个或者三个

2.cudnn安装

2.1 下载好文件，进入下载目录 (cudnn5.1)

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

解压后有个cuda文件，内有include和lib64两个文件夹，进入include文件夹，执行如下命令复制头文件：

cd ../cuda/include/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

再cd命令切换进lib64文件夹，执行如下命令复制动态链接库：

cd ../lib64/
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/

然后进入复制后的动态链接库进行新的链接。先进入目录：

cd /usr/local/cuda/lib64/

查看已有链接：

ls -al | grep libcudnn

显示四个

删除原有动态文件:

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5

再次查看：

ls -al | grep libcudnn

显示两个，说明已删除，现在建立新的链接：

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

2.2 下载好文件，进入下载目录 (cudnn6.0)

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

解压后有个cuda文件，内有include和lib64两个文件夹，进入include文件夹，执行如下命令复制头文件：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

然后进入复制后的动态链接库进行新的链接。先进入目录：

cd /usr/local/cuda/lib64/

查看已有链接：

ls -al | grep libcudnn

显示四个

删除原有动态文件:

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6

再次查看：

ls -al | grep libcudnn

显示两个，说明已删除，现在建立新的链接：

sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6

sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so

再次查看：

ls -al | grep libcudnn

显示四个，已链接好！

然后设置环境变量和动态链接库：

sudo gedit /etc/profile

然后再打开的文件末尾加上（“=”前后不要有空格）

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

保存之后创建链接文件：

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

这是一个空白文件，添加：

/usr/local/cuda/lib64

按下esc键，输入（：wq）保存并退出

输入如下命令使链接生效

sudo ldconfig

3.安装caffe相关依赖

sudo apt-get install git libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev python-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

安装python依赖库

sudo apt-get install cython python-numpy python-scipy python-skimage python-scikits-learn python-matplotlib ipython python-h5py python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-dateutil python-protobuf python-gflags python-yaml python-pil

安装矩阵加速器

[sudo] apt-get install libopenblas-dev

4.安装caffe:

从官网下载caffe-master压缩包，解压到自己想要的目录

进入主目录下

cp Makefile.config.example Makefile.config

Vim Makefile.config

修改BLAS:=open

将use_cudnn ：=1的备注取消

修改下面配置：

`NCLUDE_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/hdf5/serial/ `

（好象是在200行左右）

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5.编译测试

make all -j8
make test -j8
make runtest -j8
make pycaffe

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6.测试

下载MNIST数据库并解压缩

./data/mnist/get_mnist.sh

将其转换成Lmdb数据库格式

./examples/mnist/create_mnist.sh

训练网络

./examples/mnist/train_lenet.sh

结果显示：

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错误集锦

1.make all -j8出现错误：

/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
collect2: error: ld returned 1 exit status

这说明连接器找不到　hdf5_hl和hdf5这两个库，没法进行链接。

我的解决方案是更改makefile:在ｍakefile中作如下更改：

#LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

（把第一行注释，然后改成第二行的内容就可以了）'

2.make all -j8出现错误：

进入caffe根目录，

gedit Makefile.config

设置以下内容：

    USE_CUDNN := 1 #取消该句注释
    PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
    /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
    WITH_PYTHON_LAYER := 1 #取消注释
    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

3.make all -j8出现错误：

CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc
In file included from .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc:5:0:
.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h:9:42: fatal error: google/protobuf/stubs/common.h: 没有那个文件或目录
 #include <google/protobuf/stubs/common.h>

compilation terminated.
Makefile:588: recipe for target '.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.o' failed
make: *** [.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.o] Error 1

可能是依赖包没有下载完全，重新回到步骤三，逐个测试安装

4.make all -j8出现错误：

/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
/sbin/ldconfig.real: /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接

原因：

系统找的是一个符号连接，而不是一个文件。

解决方法：

sudo mv /usr/lib/

nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org
sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org
sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1
sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1

5.make all -j8出现错误：

Makefile:588: recipe for target ‘.build_release/cuda/src/caffe/layers/embed_layer.o’ failed
make: * [.build_release/cuda/src/caffe/layers/embed_layer.o] Error 1
/usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’:
/usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope
return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n;

这个问题疑似跟Ubuntu16.04的版本有关系，

在caffe的Makefile里面第409行

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

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

6.make all -j8出现错误：

fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录

解决方案：

1）在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

2）在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

7.make all -j8出现错误：

build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to google::protobuf::internal::WireFormatLite::WriteStringMaybeAliased(int, std::string const&, google::protobuf::io::CodedOutputStream*)'

设置环境变量：LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:$LD_LIBRARY_PATH，将/usr/lib/x86_64-linux-gnu/放在最前面

8.make all -j8出现错误：

build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::protobuf::io::CodedOutputStream::WriteStringWithSizeToArray(std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&, unsigned char*)'

.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::protobuf::Message::InitializationErrorString[abi:cxx11]() const'

.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::protobuf::internal::NameOfEnum[abi:cxx11](google::protobuf::EnumDescriptor const*, int)'

.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `google::base::CheckOpMessageBuilder::NewString[abi:cxx11]()'

原因：

应该是安装anaconda了,而且在里面安装了protobuf相关的东西，和系统里安装的冲突了

解决方法：

将系统环境中的anaconda路径先注释掉，就可以成功make

gedit ~/.bashrc

备注掉anaconda的路径

8.make all -j8出现错误：

http://blog.csdn.net/w5688414/article/details/76695413

http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/75258016