Caffe Ubuntu14.04 + CUDA 8 (支持GTX1080 1070等Pascal架构显卡)
1. 前言
本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为8。
理论上本教程支持Pascal架构显卡,如游戏卡GeForce GTX1070,GTX 1080,新Titan X;以及刚刚推出的计算卡Tesla P100。
如果你在安装时使用计算卡进行GPU加速,而用于显示的显卡不是NVIDIA显卡,则可能导致因为安装NVIDIA驱动时自动加载X Server配置而无法启动图形界面。这时可以使用服务器版的Ubuntu,或者换用CentOS等。
2. 安装基础依赖项
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git
3. 安装CUDA
首先需要关闭图形界面。
使用Ctrl+Alt+F1进入虚拟控制台,然后输入用户名和密码登陆。然后关闭lightdm:
sudo /etc/init.d/lightdm stop
CUDA 8需要注册Accelerated Computing Developer Program,然后可以免费下载。
在如下地址进行注册和下载:
下载完成后,前往指定的目录,然后执行:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
安装完成后,重启电脑:
sudo reboot
之后打开Terminal,添加环境变量。使用gedit打开如下文档:
sudo gedit /etc/profile
在文件末尾添加:
PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export PATH
保存完成后,执行如下命令使环境变量立即生效:
source /etc/profile
然后还需要添加lib的路径:
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
在文件中写入如下内容然后保存:
/usr/local/cuda/lib64
之后执行如下命令使之生效:
sudo ldconfig
执行完了这些操作之后,还可以安装CUDA SAMPLES来检测CUDA是否运行正常,鉴于这不是CUDA编程教程,本教程暂不介绍。
4. 安装其他的一些依赖项
sudo apt-get install freeglut3-dev libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
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
PS:复制粘贴太长的命令可以能因为浏览器的原因导致输入了多余的换行符,如果复制粘贴带有换行符的命令进Terminal,会被当做两条命令来执行,一定要注意这一点。
5. 安装ATLAS
本步骤可以用OpenBLAS或者Intel MKL替代。我在E5-2690v2+GTX780的平台上测试过这三种库,性能相差无几,这里就介绍其中一种:
sudo apt-get install libatlas-base-dev
然后自动安装完成即可。
目前intel MKL是收费软件,OpenBLAS可以免费下载和安装。如果使用这两种库,编译Caffe时要在Makefile.config做出对应的修改。
6.下载Caffe
从GitHub上直接下载Caffe的最新版
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
也可以从Caffe的GitHub工程中下载Caffe的历史版本:
7. 安装Python
先安装相关依赖项
sudo apt-get install python-dev python-pip
转到下载的caffe的目录下,然后转到python目录下
cd python
执行如下命令:
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done
等待其自动安装即可。
8. 编译Caffe
在caffe目录下,执行:
cp Makefile.config.example Makefile.config
然后打开Makefile.config,根据自己的需要修改相关参数。
进行编译:
make all -j10
make test
make runtest
PS:-j10指10线程同时编译,根据自己CPU的特点调整该参数,如果不了解自己CPU,直接执行make即可。
然后可以根据需求编译pycaffe:
make pycaffe
然后caffe就安装结束了。
9. 运行minist demo
转到 Caffe 目录下
sh data/mnist/get_mnist.sh
sh examples/mnist/create_mnist.sh
sh examples/mnist/train_lenet.sh
如果运行正常,caffe就可以正常工作了。
如需配置MATLAB和cuDNN,可以参考这篇教程:点击这里
本教程编写参考了如下教程,特此鸣谢:http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html
Caffe的官方网站是 http://caffe.berkeleyvision.org/
如果有任何问题可以联系我:yaoyaoliu AT outlook.com
最近更新于2016-09-10 22:17:22
Caffe Ubuntu14.04 + CUDA 8 (支持GTX1080 1070等Pascal架构显卡)的更多相关文章
- Caffe+Ubuntu14.04+CUDA7.5 环境搭建(新人向)指南
序 本文针对想学习使用caffe框架的纯新手,如果文中有错误欢迎大家指出. 由于我在搭建这个环境的时候参考了许多网上的教程,但是没有截图,所以文中图片大多来源于网络. 本文没有安装matlab的步骤, ...
- Ubuntu14.04+cuda 7.5+cudnn_v4+tensorflow安装
系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒 ...
- Caffe Ubuntu14.04 64位 的最快安装 (cuda7.5 + cudnn7.0 2016最新)
最近因为各种原因,装过不少次Caffe,安装过程很多坑,为节省新手的时间,特此总结整个安装流程. 关于Ubuntu 版本的选择,建议用14.04这个比较稳定的版本,但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验 ...
- caffe+Ubuntu14.04.10 +cuda7.0/7.5+CuDNNv4 安装
特别说明: Caffe 官网地址:http://caffe.berkeleyvision.org/ 本文为作者亲自实验完成,但仅限用于学术交流使用,使用本指南造成的任何不良后果由使用者自行承担,与本文 ...
- [Caffe] ubuntu14.04下使用OpenBLAS加速Caffe
一.apt安装 sudo apt-get install libopenblas-dev 二.手动从source安装 1. 下载OpenBLAS并编译 git clone https://github ...
- Ubuntu14.04配置Apache支持多个站点
怎样在一个Ubuntu的机器上(虚拟机)配置Apache支持多个网站呢? 比如你有一台独立的Ubuntu虚拟机,配有一个外网的IP(45.46.47.48),并且注册了两个域名AAA.com和BBB. ...
- ubuntu14.04下编译支持opengl的opencv
在学习基于opencv的AR时,编译程序遇到报错,发现opencv不支持opengl.网上原因得知,在编译opencv时,opencv2.4以后的版本中默认ENABLE_OPENGL = NO,只需要 ...
- Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 )
1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新 ...
- Ubuntu14.04 caffe 配置
1.前置条件验证 (1) Ubuntu14.04操作系统. (2) 检验计算机是否为NVIDIA显卡,终端输入命令 $ lspci | grep -invidia (3) 检验计算机是否为x86_6 ...
随机推荐
- 四、CI框架之通过URL路径访问C中的函数
一.在C中写一个test001函数 二.在路径http://127.0.0.1/CodeIgniter-3.1.10/index.php/welcome/test001中访问 不忘初心,如果您认为这篇 ...
- 字符,字符串,int之间互相转换
字符转换成字符串:String str = String.valueOf(ch); 字符转换成int: int a = ch; 字符串转换成字符:char ch = str.charAt(0); 字符 ...
- tf.summary可视化参数
1.tf.summary.scalar('accuracy', accuracy) 损失值.准确率随着迭代次数的进行,其指标变化情况:一般在画loss,accuary时会用到这个函数. 2.tenso ...
- MySQL笔记 01
STRUCTURE QUERY LANGUAGE 数据库CRUD操作 DDL: 数据库定义语言,定义数据库数据表结构 CREATE(创建): 创建数据库 CREATE DATABASE 数据库名字; ...
- 一天一个设计模式——(Singleton)单例模式(线程安全性)
一.模式说明 有时候,我们希望在应用程序中,仅生成某个类的一个实例,这时候需要用到单例模式. 二.模式类图 三.模式中的角色 Singleton角色,该模式中仅有的一个角色,该角色有一个返回唯一实例的 ...
- ArchLinux安装Gnome桌面
给Arch安装Gnome桌面美化及常用软件配置 一.创建普通用户 1.安装zsh 个人比较喜欢的一个shell,你们可以和我不同 # pacman -S zsh 2.创建用户 kain是我创建用户的名 ...
- html5有哪些新特性、移除了那些元素?
新增的元素: HTML5 现在已经不是 SGML 的子集,主要是关于图像,位置,存储,多任务等功能的增加. 拖拽释放(Drag and drop) API 语义化更好的内容标签(header,nav, ...
- 运用Access学习数据库的三大范式
第一范式(1NF):强调的是列的原子性,即“列不能够再分成其他几列”,同一列中不能有多个值. 例子:业余爱好编码表+员工编码表 当员工杨来的业余爱好有多个时,此时的数据库设计不满足第一范式,可进行如下 ...
- RNA分类|技术策略|终极目标
如何在转录水平分类所有RNA分子?可以罗列所有的可能性.技术策略和终极目标. 可能性:见纸 技术策略:RNA单细胞直测技术 终极目标:单细胞水平RNA直测技术决定新的人类RNA组和人类表观组学两个核心 ...
- Idea Spring工程不识别注解
如图所示 Idea工具报出很多注解不识别,开始怀疑是 工具问题,重装Idea.配置lombak都不行,切换分支发现正常,一定是合入代码修改啥了,一行行比对,果然是这行 import org.sprin ...