ubuntu12.04+cuda6.0+caffe（新版）的安装

参照两位的博客

http://caffe.berkeleyvision.org/ 官网

http://blog.csdn.net/u013476464/article/details/38071075 caffe+ubunutu14.04 +cuda 6.5 安装指南

http://blog.csdn.net/bebelemon/article/details/25567239 ubuntu12.04下配置caffe

http://www.mintos.org/config/ubuntu-nvidia-prime.html(对于ubuntu14.04的话很重要)

error while loading shared libraries: xxx.so.x"错误的原因和解决办法

前前后后装了有20+遍系统，今天终于把caffe搞定了。推荐ubuntu12.04+cuda（5.0，5.5或6.0的版本）+mkl+opencv+caffe

显卡驱动可以不装，cuda的.run文件只安装toolkit和sample即可，程序以后只用cpu运行，且只能运行不含GPU的sample，配置文件会有一个CPU与GPU的选择

http://developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡

前提

执行下面的操作，然后验证硬件支持GPU CUDA，只要型号存在于https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，就没问题了 lspci | grep -i nvidia
ubnutu12.04下显示：
NVIDIA Corporation GF119M [GeForce 610M]
gcc --version
没有的话就先安装吧，这个是必须的用来编译CUDA Toolkit，不然安装显卡驱动的时候会出现问题，不过Ubuntu 是默认有的，ubuntu系统推荐安装英文的。

（如果是新装的ubuntu，记得update后换源）
1,安装cuda
下载官方cuda-toolkit,https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，
将下载的.run安装文件放到home/yjy/下,yjy是我的用户名。
Mouveau跟Nvidia模块冲突，所以要把Nouveau给禁用了
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在blacklist.conf中添加黑名单内容：
blacklist lbm-nouveau
blacklist nvidia-173
blacklist nvidia-96
blacklist nvidia-current
blacklist nvidia-173-updates
blacklist nvidia-96-updates
alias nvidia nvidia_current_updates
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

之后进入文本模式TTY，CTRL+ALT+FN+F1，

(卸载已经安装过的驱动： sudo apt-get remove --purge nvidia*，重装的系统就不要执行这一步了，这个操作有可能会导致黑屏，进不了桌面系统。couldnot write bytes:Broken pipe有可能也是它引起的)
然后关闭Lightdm
    sudo stop lightdm

然后进入yjy文件夹下看一下安装文件的权限

yjy@yjy-ThinkPad:~$ ls
若显示的.run文件名为白色，则给其赋执行权限

   sudo chmod +x cuda_6.0.37_linux_64.run
执行.run文件
   sudo ./cuda_6.0.37_linux_64.run
安装完成后，启动lightdm
   sudo start lightdm

有可能只有桌面，没有左侧的菜单栏，

这时再进文本模式重启即可 sudo reboot

安装过程中会提示Missing recommend library,则重新启动后必须要安装

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
cuda验证

cd /home/yjy/NVIDIA_CUDA-6.0_Samples
make

运行编译好的文件，看看设备的基本信息

cd /bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

2，MKL安装

    MKL下载申请：https://registrationcenter.intel.com/RegCenter/NComForm.aspx?ProductID=1461&pass=yes，会发一个邮件给你下载链接，可以下载试用版本，放在HOME文件夹。（序列号NBJN-JH2S8X57）
    解压缩后，若没有权限的话，加执行权限（方法同cuda相同）：
    开始安装：
   sudo ./install_GUI.sh

3，：MKL与CUDA的环境设置

     直接在/etc/ld.so.conf.d文件夹中添加配置文件的，添加完之后直接输入即可完成lib的链接工作。

    新建intel_mkl.conf，然后里面写上：
        /opt/intel/lib/intel64
        /opt/intel/mkl/lib/intel64
    新建cuda.conf，里面内容是：
        /usr/local/cuda/lib64
        /lib

   sudo ldconfig -v

4：OPENCV安装

    首先先下载大神脚本https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV，继续放在HOME中。
    sudo ./dependencies.sh
    由于习惯性使用2.4.8，所以进入2.4文件夹，然后执行对应的安装文件，然后就安装完成了。

sudo ./opencv2_4_8.sh

中间若出现http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary 一直链接不上的话，就说明环境已经将该网站地址屏蔽掉了。

方案是拷贝一个已经安装好的把OpenCV-2.4.8.zip（我的是2.4.8）先放在你桌面上，然后执行下面操作放到/home/yjy/Install-OpenCV-master/Ubuntu/2.4/OpenCV/ 中，

sudo mv /home/yjy/Desktop/OpenCV-2.4.8.zip /home/yjy/Install-OpenCV-master/Ubuntu/2.4/OpenCV/

在2.4文件夹下新建aa.sh文件，首行写入cd OpenCV

在opencv2_4_8.sh 中找到echo "Installing OpenCV 2.4.8"，从这一行到最后的全部内容拷贝到aa.sh中。接下来运行aa.sh即可完成安装。

sudo ./aa.sh

5：安装Google Logging Library (glog)

    下载地址是https://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz，然后将解压后的glog-0.3.3放于主目录文件夹：
        ./configure
        sudo make
        sudo make install
   安装其他依赖项：一个都不能少

[html] view plain copy

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev

6、安装Caffe并测试，https://github.com/BVLC/caffe
切换到Caffe的下载文件夹，然后执行：
cp Makefile.config.example Makefile.config

修改新生成的Makefile.config文件，修改“BLAS := mkl”，

修改Makefile文件，将BLAS ?= atlas修改为BLAS ?= mkl，不然后面编译会报错（如下面红色字体部分）。

make all
make test

make runtest

/usr/bin/g++ src/caffe/solver.cpp -pthread -fPIC -DNDEBUG -O2 -I/usr/local/include/python2.7 -I/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/local/include -Ibuild/src -I./src -I./include -I/usr/local/cuda/include -c -o build/src/caffe/solver.o
In file included from ./include/caffe/util/math_functions.hpp:12:0,
from src/caffe/solver.cpp:13:
./include/caffe/util/mkl_alternate.hpp:13:19: fatal error: cblas.h: No such file or directory
compilation terminated.

出错例子

7、使用MNIST数据集进行测试
Caffe默认情况会安装在$CAFFE_ROOT，就是解压到那个目录，例如：$ home/yjye/caffe-master。具体设置请参考官网：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html
数据预处理
具体操作如下：
cd data/mnist
./get_mnist.sh

重建LDB文件，就是处理二进制数据集为Caffe识别的数据集，以后所有的数据，包括jpg文件都要处理成这个格式

cd examples/mnist

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

./create_mnist.sh

将mnist数据集转化为leveldb文件，生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/文件夹

../../build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: error while loading shared libraries: libglog.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

[html] view plain copy

sudo su
cat /etc/ld.so.conf
echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf
ldconfig

训练mnist
cd examples/mnist

./train_lenet.sh

在运行最后一步时出错

yjy@ThinkPad:~/caffe-master/examples/mnist$ ./train_lenet.sh
../../build/tools/train_net.bin: error while loading shared libraries: libmkl_rt.so: cannot open shared object file: No such file or directory。

后来发现此文件在/opt/intel/mkl/lib/intel64/ 中，要将此路径加入共享文件库

参照http://blog.chinaunix.net/uid-26212859-id-3256667.html

# cat /etc/ld.so.conf
include ld.so.conf.d/*.conf
# echo "/opt/intel/mkl/lib/intel64/" >> /etc/ld.so.conf
# ldconfig

即可。最终结果附图