伺服器caffe環境配置
配置目標：cuda8.0 + cudnn + opncv3.1 + matlab-R2014a + mkl
伺服器配置：
顯示卡：k80
系統：ubuntu14.04(64位)
安裝步驟：
1. 安裝gcc:
$ apt-get install gcc $ apt-get install build-essential 2. 安裝顯示卡驅動： $ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run 3. 安裝 cuda： 在官網上下載cuda8.0版本 由於步驟2已經安裝了顯示卡驅動，所以在安裝cuda的時候不需要再安裝NIVIDIA Accelerate Graphics Driver：
安裝完成後，通過nvidia-smi命令查詢是否安裝成功：
然後配置cuda環境：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
在新建檔案中輸入：
/usr/local/cuda/lib64
/lib
儲存，並執行命令：sudo ldconfig -v
4. 配置cudnn
$ tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz $ cd cuda $ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include $ sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib $ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.5.1.3 /usr/local/lib/libcudnn.so.5 $ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.5 /usr/local/lib/libcudnn.so $ sudo ldconfig -v
5. 安裝opencv 2) 安裝必備基本庫：
$ sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev # 必要的基本庫
3) $ unzip opencv.zip
4) $ cd opencv-3.1.0
5) $ vim models/cudalegacy/src/graphcuts.cpp （解決opencv v3,跟cuda8的相容性問題）
更改：
#include "precomp.hpp"
// GraphCut has been removed in NPP 8.0
#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) || (CUDART_VERSION >= 8000) 6) $ mkdir build
7) $cd build
8) $cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
在configure過程中過程中，可能會出現下面的錯誤:
-- ICV: Downloading ippicv_linux_20151201.tgz...
在直接下載該檔案的過程中，會因為超時而失敗，多執行幾次就好了
9) $ make -j16 (16核並行編譯)10) $ sudo make install
6. 安裝mkl
1) 在官網中註冊下載
下載頁面中的serial number在安裝過程中需要。
2) 安裝
$ tar zxvf parallel_studio_xe_2017.update1.tar.gz
$ cd parallel_studio_xe_2017
$ sudo sh ./install.sh3) 環境設定：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf
/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64
$ sudo ldconfig -v7.安裝matlab 1) 複製，覆蓋原始檔： $ sudo cp Crack/install.jar java/jar 如果報錯：
Error: Installation cannot proceed. You may either:
1. Set an X11 display, and restart the install process
2. Use the silent install feature by specifying the -mode silent option
解決思路： $ sudo ./install -mode silent -agreeToLicense yes -fileInstallationKey 1111-1111-1111-1111
2)啟用：
$ sudo /usr/local/MATLAB/R2014A/bin/activate_matlab.sh -propertiesFile /usr/local/MATLAB/R2014A/etc/activate.ini
其中activate.ini的內容：
isSilent=true #開啟silent模式
activateCommand=activateOffline #設定啟用方式, 離線啟用 無需聯網
licenseFile= /usr/local/MATLAB/R2014A/etc/license_405329_R2014a.lic #license檔案位置
其中*.lic從crack裡面cp到/usr/local目錄下即可注：編譯的時候如果出現錯誤，將gcc,g++版本降低
$ sudo apt-get install gcc-4.7 g++4.7
$ sudo rm gcc
$ sudo ln -sf gcc-4.7 gcc8. 安Anaconda
$bash Anaconda2*.sh $source ~/.bashrc9. 安裝caffe
1）安裝依賴包
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev
$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev
$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
2)下載caffe
$ git clone --recursive https://github.com/BVLC/caffe.git
3)配置Makefile.config檔案：
修改部分：
USE_CUDNN := 1 #啟用cudnn
...
OPENCV_VERSION := 3 #啟用opencv
...
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
...
BLAS := mkl #啟用mkl
...
MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a#實現caffe對matlab介面的支援
...ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda2
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \ $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \ $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/includePYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib
...
4.編譯：$ makeall-j32
$ make test-j32
$ make runtest-j32
$ make pycaffe-j32
$ make matcaffe-j32
[注]
1) 在執行相關程式是如果報錯：ImportError: No module named google.protobuf.internal, 解決方法：pip install protobuf==2.6.0
2）報錯：Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: Python， 解決方法，在Makefile.config檔案裡面新增WITH_PYTHON_LAYER :=1，
然後重新編譯