标签：exec load alt+ 方法 帮助 否则 http pat amd
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随着深度学习快速发展的浪潮，许多有兴趣的工作者都转入了这个有着很好前景的研究中。工欲善其事，必先利其器。Caffe是一个很不错的深度学习框架，但它的安装步骤比较繁琐，将许多新手拒之门外，于是我就写了这篇博客，主要是我之前安装Caffe也是费了很多时间，由零基础慢慢学习，很羡慕那些有师兄师姐可以帮助的人。
下面开始正式介绍相关安装步骤，该教程主要包括以下几方面的内容：
第一部分：安装所需要的包
第二部分：NVIDIA 驱动和CUDA 安装
第三部分：Caffe安装和测试
第一部分：安装所需要的包
第一部分：安装所需要的包
- sudo apt-get install build-essential # basic requirement
- 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 #required by caffe
提示：使用 sudo apt-get install libboost-all-dev ，默认安装boost1.54版本，如果想要使用1.55版本，可以使用命令：sudo apt-get install libboost1.55-all-dev（推荐）
第二部分：NVIDIA 驱动和CUDA 安装
重要提示：安装完Ubuntu系统以及CUDA之后，切莫进行系统更新，会引起不能正常进入桌面的情况，会令你很烦恼的。
安装之前请进行md5检验，确保安装包完整，检验命令为：md5sum 文件名，查看输出的md5sum是否跟你有的相同。
以cuda-repo-ubuntu1404-7-0-local_7.0-28_amd64.deb为例
目前CUDA官网已经提供离线*.deb安装的方法，本教程提供两种安装方法（*.deb和*.run）
（一）离线 *.deb 安装方法（推荐）
此方法不用切换到文本模型即可安装。
（2.1.1）首先下载 对应系统的 离线CUDA安装包 （*.deb） 链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
（2.1.2）安装下载到的 CUDA离线包 (cuda-repo-ubuntu1404-7-0-local_7.0-28_amd64.deb)
- 添加软件源
- sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
-
- 更新软件源
- sudo apt-get update
-
- 安装CUDA
- sudo apt-get install cuda
-
- 重启计算机（通过boot设置独立显卡支持）
- sudo reboot
（2.1.3）修改环境变量
1）在 /etc/profile 文件中添加以下内容：
- export PATH=/usr/local/cuda-7.0/bin:$PATH
命令：
2）使环境变量生效
命令：
（2.1.4）添加lib库路径
1）在 /etc/ld.so.conf.d/ 文件夹下添加 cuda.conf 文件，内容如下：
- /usr/local/cuda-7.0/lib64
2）使库路径立即生效
（2.1.5）安装CUDA Samples
命令：
- sudo sh cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run
一直aceept就行，建议使用默认路径。
编译CUDA Samples
命令：
- cd /usr/local/cuda-6.5/samples
- sudo make
编译完成后，进入路径：/samples/bin/x86_64/linux/release
运行命令：
输出：
- ./deviceQuery Starting...
-
- CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
-
- Detected 1 CUDA Capable device(s)
-
- Device 0: "Tesla K40c"
- CUDA Driver Version / Runtime Version 6.5 / 6.5
- CUDA Capability Major/Minor version number: 3.5
- Total amount of global memory: 11520 MBytes (12079136768 bytes)
- (15) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP: 2880 CUDA Cores
- GPU Clock rate: 745 MHz (0.75 GHz)
- Memory Clock rate: 3004 Mhz
- Memory Bus Width: 384-bit
- L2 Cache Size: 1572864 bytes
- Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
- Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers
- Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers
- Total amount of constant memory: 65536 bytes
- Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
- Total number of registers available per block: 65536
- Warp size: 32
- Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
- Maximum number of threads per block: 1024
- Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
- Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
- Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
- Texture alignment: 512 bytes
- Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)
- Run time limit on kernels: No
- Integrated GPU sharing Host Memory: No
- Support host page-locked memory mapping: Yes
- Alignment requirement for Surfaces: Yes
- Device has ECC support: Enabled
- Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
- Device PCI Bus ID / PCI location ID: 1 / 0
- Compute Mode:
- < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
-
- deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = Tesla K40c
- Result = PASS
如果输出上述信息，恭喜你，NVIDIA和CUDA安装成功，则可以继续进行下一步安装Caffe环境。
（2.1.6）验证NVIDIA 驱动和CUDA是否安装成功
查看安装NVIDIA驱动版本 命令：
- cat /proc/driver/nvidia/version
输出
- NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 340.96 Sun Nov 8 22:33:28 PST 2015
- GCC version: gcc version 4.7.3 (Ubuntu/Linaro 4.7.3-12ubuntu1)
从输出信息可以看出NVIDIA驱动版本为 340.96
安装完成后，就可以重新启动桌面服务了。
命令：
（二）离线 *.run 安装方法
使用该方法安装，可能需要尝试多次安装
（2.2.1）验证显卡是否支持CUDA
命令：
查看该计算机显卡是否存在于 链接 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 中。
（2.2.2）验证系统，确定为x86架构，64bit系统
命令：
- uname -m && cat /etc/*release
输出：
- x86_64
- DISTRIB_ID=Ubuntu
- DISTRIB_RELEASE=14.04
- DISTRIB_CODENAME=trusty
- DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 14.04.2 LTS"
- NAME="Ubuntu"
- VERSION="14.04.2 LTS, Trusty Tahr"
- ID=ubuntu
- ID_LIKE=debian
- PRETTY_NAME="Ubuntu 14.04.2 LTS"
- VERSION_ID="14.04"
- HOME_URL="http://www.ubuntu.com/"
- SUPPORT_URL="http://help.ubuntu.com/"
- BUG_REPORT_URL="http://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
（2.2.3）验证系统中是否已经安装gcc，因为需要用gcc来编译CUDA和Caffe
命令：
（2.2.4）NVIDIA和CUDA安装（*.run）
安装之前请进行md5sum检验，确保安装包完整，检验命令为：md5sum 文件名，查看输出的md5sum是否跟你有的相同。
该方法以 CUDA6.5 为例。
（2.2.4.1）首先下载 对应系统的 离线CUDA安装包 （*.run） 链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
（2.2.4.2）关闭桌面服务
进入Ubuntu， 按 Ctrl+Alt+F1 进入tty， 登录tty后输入如下命令：sudo service lightdm stop。
此命令会关闭lightdm服务，如果你使用的是gdm或者其他的桌面服务，请在安装NVIDIA显卡驱动前关闭它。
（2.2.4.3）关闭 Nouveau 开源驱动服务
Nouveau是一个开源的显卡驱动，Ubuntu 14.04 默认安装了，但是它会影响nVidia驱动的安装，启动时需要将这个驱动加入黑名单中。
1)：修改nvidia-graphics-drivers.conf文件
- sudo vim /etc/modprobe.d/nvidia-graphics-drivers.conf
写入：
保存并退出:
检查：
- cat nvidia-graphics-drivers.conf
2）：修改grub文件
- sudo vim /etc/default/grub
末尾写入：
- rdblacklist=nouveau nouveau.modeset=0
保存并退出:
检查：
（2.2.4.4）安装下载到的 CUDA离线包 (*.run)
1）：安装 *.run文件，可以直接使用命令 sudo sh cuda_6.5.14_linux_64.run 一直aceept就行。
或者
由于CUDA安装包中NVIDIA驱动的版本并不保证是最新的，也不一定适合你的计算机的显卡，所以建议使用下面这种方式分开安装，如果NVIDIA驱动版本和CUDA版本不对应的话，会导致CUDA安装失败，或者进入不了桌面服务。可以去NVIDIA官网 下载对应你的显卡的驱动的最新版，至少要高于CUDA安装包中自带的NVIDIA版本。
通过下列命令
- cuda_6.5.14_linux_64.run --extract=extract_path
将下载得到的 *.run 文件解压成三个文件, 分别为
CUDA安装包： cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run
NVIDIA安装包： NVIDIA-Linux-x86_64-340.65.run
CUDA Samples安装包：cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run
分别运行各个文件，运行前，需要将文件权限修改为可执行权限
命令：
2）：安装CUDA
命令：
- sudo sh cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run
一直aceept就行，建议使用默认路径。
安装NVIDIA（如果没有NVIDIA显卡，可跳过该步骤，仍可使用Caffe的CPU模式）
命令：（不建议使用）
- sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-340.65.run
一直aceept就行，建议使用默认路径。
3）：建议方法(仅限于使用CUDA6.5，如果你需要使用更新的CUDA版本，请去NVIDIA官网 下载对应你的显卡的驱动的最新版，至少要高于CUDA安装包中自带的NVIDIA版本，然后单独安装显卡驱动。链接：http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn)
1：添加驱动源
- sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
- sudo apt-get update
2：安装340版驱动 (CUDA 6.5.14目前最高仅支持340版驱动， 343， 346版驱动暂不支持)
- sudo apt-get install nvidia-340
3：安装完成后, 继续安装下列包 (否则在运行sample时会报错)
- sudo apt-get install nvidia-340-uvm
4：安装完成后，最好重启计算机，让NVIDIA显卡工作
（2.2.4.5）安装CUDNN（可选）
1）：下载 cudnn-6.5-linux-x64-v2 点击下载，然后执行以下命令安装
- tar -zxvf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
- cd cudnn-6.5-linux-x64-v2
- sudo cp lib* /usr/local/cuda-6.5/lib64/
- sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda-6.5/include/
2）：更新软连接
- cd /usr/local/cuda-6.5/lib64/
- sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
- sudo ln -s libcudnn.so.6.5.48 libcudnn.so.6.5
- sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
（2.2.4.6）修改环境变量
1）：在 /etc/profile 文件中添加以下内容：
- export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
命令：
2）：使环境变量生效
命令：
（2.2.4.7）添加lib库路径
1）：在 /etc/ld.so.conf.d/ 文件夹下添加 cuda.conf 文件，内容如下：
- /usr/local/cuda-6.5/lib64
2）：使库路径立即生效
（2.2.4.8）安装CUDA Samples
命令：
- sudo sh cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run
一直aceept就行，建议使用默认路径。
编译CUDA Samples
命令：
- cd /usr/local/cuda-6.5/samples
- sudo make
编译完成后，进入路径：/samples/bin/x86_64/linux/release
运行命令：
输出：
- ./deviceQuery Starting...
-
- CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
-
- Detected 1 CUDA Capable device(s)
-
- Device 0: "Tesla K40c"
- CUDA Driver Version / Runtime Version 6.5 / 6.5
- CUDA Capability Major/Minor version number: 3.5
- Total amount of global memory: 11520 MBytes (12079136768 bytes)
- (15) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP: 2880 CUDA Cores
- GPU Clock rate: 745 MHz (0.75 GHz)
- Memory Clock rate: 3004 Mhz
- Memory Bus Width: 384-bit
- L2 Cache Size: 1572864 bytes
- Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
- Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers
- Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers
- Total amount of constant memory: 65536 bytes
- Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
- Total number of registers available per block: 65536
- Warp size: 32
- Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
- Maximum number of threads per block: 1024
- Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
- Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
- Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
- Texture alignment: 512 bytes
- Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)
- Run time limit on kernels: No
- Integrated GPU sharing Host Memory: No
- Support host page-locked memory mapping: Yes
- Alignment requirement for Surfaces: Yes
- Device has ECC support: Enabled
- Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
- Device PCI Bus ID / PCI location ID: 1 / 0
- Compute Mode:
- < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
-
- deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = Tesla K40c
- Result = PASS
如果输出上述信息，恭喜你，NVIDIA和CUDA安装成功，则可以继续进行下一步安装Caffe环境。
（2.2.4.9）验证NVIDIA 驱动和CUDA是否安装成功
查看安装NVIDIA驱动版本 命令：
cat /proc/driver/nvidia/version
输出
- NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 340.96 Sun Nov 8 22:33:28 PST 2015
- GCC version: gcc version 4.7.3 (Ubuntu/Linaro 4.7.3-12ubuntu1)
从输出信息可以看出NVIDIA驱动版本为 340.96
安装完成后，就可以重新启动桌面服务了。
参考http://www.infocool.net/kb/Other/201608/172641.html
命令：
Ubuntu 14.04 64bit下Caffe + Cuda6.5/Cuda7.0 安装配置教程
标签：exec load alt+ 方法 帮助 否则 http pat amd
原文地址：http://www.cnblogs.com/JZ-Ser/p/6928137.html
