【主題】Ubuntu16.04環境下安裝CUDA、cudnn、Caffe、Tensorflow、pytorch

【環境】

筆記本：

筆記本：惠普 Pavilion NoteBook

系統環境：Ubuntu16.04+Win10 64位雙系統

顯示卡：NVIDIA  GT 940MX

CUDA版本：8.0.44

CUDnn版本：5.1.10

【安裝全過程】

由於未來要在深度學習領域搬磚，入門小白花了三四天終於搭好了環境，第一次寫部落格來記錄這些令人窒息的操作！！保持微笑繼續寫下去……

裝好了Ubuntu16.04雙系統後，參考部落格http://blog.csdn.net/windforever2014/article/details/52440392

sudo apt-get upgdate

sudo apt-get upgrade

在翻看了許多部落格後，受部落格http://www.linuxdiyf.com/linux/31512.html啟發，決定直接從CUDA入手，因為在裝CUDA的時候直接能裝顯示卡驅動。參考部落格http://m.blog.csdn.net/sunpeng19960715/article/details/54835148

一、安裝CUDA

1. 安裝一些依賴項

sudo apt-get update

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

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

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install git cmake build-essential

2. 安裝好之後需要禁用nouveau，建立/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，寫入：

blacklist nouveau option nouveau modeset=0

然後執行

sudo update-initramfs -u

3.配置一些基本的環境變數

gedit  ~/.bashrc

加入：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH 

4.下載CUDA ，進入https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下載合適的cuda版本，我下載的是cuda_8.0.44_linux.run。

5.安裝CUDA

下載完成後重啟電腦，在出現登入介面時，登入tty1,按Ctrl + Alt + F1，在文字模式中登入。

關閉桌面服務

sudo service lightdm stop

注意：這步對於安裝Nvidia驅動至關重要。

進入下載cuda檔案的目錄執行：

sudo sh cuda-8.0.44_linux.run --no-opengl-libs

如果不加–no-opengl-libs應該是會出現迴圈登入問題

安裝過程中完全按照它的指引就可以了，先輸入accept，然後一連串的yes就可以。

然後重啟，這個時候沒有迴圈登入問題，正常進入桌面。

6.修改環境配置

gedit  ~/.bashrc

加上：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

7.測試CUDA的samples：

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

sudo make

./deviceQuery

二、配置cuDNN

1.首先在官網https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下載cuDNN，我安裝的版本是cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz。

2.下載cuDNN5.1之後進行解壓，cd進入cuDNN5.1解壓之後的cuda/include目錄，在命令列進行如下操作：

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #複製標頭檔案

再將cd進入lib64目錄下的動態檔案進行復制和連結：

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #複製動態連結庫

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #刪除原有動態檔案

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成軟銜接

sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成軟連結

注意：5.1.10的位置應改為自己對應的版本號。

三、安裝Caffe

可以先安裝python的pip工具：

sudo apt-get install python-pip

1.在GitHub上下載Caffe-master並解壓儲存到/home下。

2.因為make指令只能make Makefile.config檔案，而Makefile.config.example是caffe給出的makefile例子，因此，首先將Makefile.config.example的內容複製到Makefile.config：

cd  ‘/home/blueclean/caffe-master’ 

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

3.開啟並修改配置檔案：

sudo gedit Makefile.config #開啟Makefile.config檔案

a. 將#USE_CUDNN := 1修改成：USE_CUDNN := 1

b.  重要的一項 :

將# Whatever else you find you need goes here.下面的

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

LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

修改為：

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       

這是因為ubuntu16.04的檔案包含位置發生了變化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改這一路徑.

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include後面打上一個空格 然後新增/usr/include/hdf5/serial 如果沒有這一句可能會報一個找不到hdf5.h的錯誤

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \

/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include先不做更改。

可能出現的問題：

①make過程中出現比如 string.h ‘memcy’ was not declared in this scope的錯誤是由於gcc編譯器版本太新，解決方法是開啟makefile搜尋並替換

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

為

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

儲存退出

②在make過程中還會報一個ld找不到libhdf5 和libhdf5_hl的連結問題，這個原因可能也是因為hdf5的問題，首先看/usr/lib/x86_64-linux-gnu 目錄下有沒有libhdf5.so和libhdf5_hl.so，如果有的話，檢視屬性是否有正確的連結(正常情況下應該是沒有這兩個檔案)，然後右鍵在終端中開啟

sudo ln libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so

sudo ln libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so

10.1.0和10.0.2可能不同電腦安裝版本不同，注意看當前目錄下存在的檔案,然後

sudo ldconfig #生效

3.編譯

在caffe目錄下編譯：

make all -j4

make pycaffe

如果編譯沒報錯正常的話，基本就沒問題了。測試python開啟

cd /home/user/caffe/python

python

import caffe

如果不報錯就說明編譯成功，若報錯“No module called ……”，直接sudo pip install **這個包就可以了。

四．安裝Tensorflow

cd到caffe目錄下，官網上的方法是：

sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu_1.2.0-cp27-none-linux_x86_64.wh

但是我的總是報錯error404，因此重新下載了一個Tensorflow合適版本的whl檔案，我下載的是TensorFlow1.2.1，直接

sudo pip install tensorflow_gpu-1.2.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

然後在python下：

import tensorflow

沒有報錯就安裝成功了。

五、安裝pytorch

sudo pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1-x86_64.whl

sudo pip install torchvision

OK啦！那我很棒棒噠……

PS:

我的Ubuntu16.04裝好了但是一直顯示不出wifi也不能連線，只能連有線，在Ubuntu下無法開啟Windows下的磁碟內容，希望各位大神能給出一個親測有效的方法！！！！