Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置

分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe  安装配置过程。

一、硬件与环境

显卡：GTX 1080

系统：Ubuntu 14.04

CUDA：cuda_8.0.44_linux.run

cuDNN：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

注意：

GTX1080显卡必须用CUDA 8.0版本。CUDA从此处下载。切记，千万不要下载 deb 包，否则后方无数坑在等着你。

CUDA下载界面

GTX1080显卡必须用cuDNN-8.0-V5.1版本，不然用 caffe 跑模型，用 CPU或GPU显卡跑精度正常，一旦开启cuDNN模式，精度（acc）立刻下降到 0.1 左右，loss 非常大。cuDNN在此处下载。下载需注册。最好注册一个账号，选择对应的版本，不要用网上其他教程给的现成的包，出问题的概率非常大。

二、安装：

注意：一定要按顺序！

注意：一定要按顺序！

注意：一定要按顺序！

1. 安装 Ubuntu 14.04

本文不关注。假设你已经将此系统做过稳定的开发环境，这不是全新安装后的系统，至少 git 等最常用包已经安装。缺什么装什么，apt-get 大法好。

2. 禁用 nouveau 驱动

打开终端，输入$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf,输入

blacklist nouveau

options nouveau modset=0

保存退出，执行$ sudo update-initramfs -u，禁用结束。重启电脑。

验证驱动是否禁用成功：

输入$ sudo lspci | grep nouveau，如果没有内容，则禁用成功。

什么都没有，则禁用成功

3. 安装CUDA 8.0

运行下载好的 run file （假设 cuda_8.0.44_linux.run 在家目录下）。

$ sudo sh cuda_8.0.44_linux.run

一路回车即可。

验证是否安装成功：

输入$ ls /dev/nvidia*，若生成 4 个左右 Nvidia 开头的文件（夹），说明此步安装成功。此时已经安装好显卡驱动和CUDA 8.0。输入$ nvidia-smi可查看显卡驱动和其他信息。

生成了五个 nvidia 开头的文件夹

显卡驱动版本信息

注意

：网上其他教程由于年代久远，里面不建议安装此 CUDA 包中的显卡驱动。然而，这个包中的显卡驱动大版本为 367 ，非常新，可以用。

4. 配置环境变量

输入$ sudo gedit /etc/profile，打开 gedit ，最后两行输入

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

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存退出，环境变量配置完成。

5. 安装 cuDNN

你已经下载好 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz，并将其放在家目录（$ cd ~）下。

按顺序输入以下代码：

$ cd ~

$ sudo tar xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

$ cd cuda/include

$ sudo cp *.h /usr/local/include/

$ cd ../lib64

$ sudo cp lib* /usr/local/lib/

$ cd /usr/local/lib# sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.5

$ sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5

$ sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so

$ sudo ldconfig

注意

：libcudnn.so后面跟的

数字

可能和你下载的 cudnn 包小版本的不同而不同，去~/cuda/lib64下看一眼，相对应地进行修改。

6. 安装 caffe

(1) 下载 caffe

在家目录执行 $ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git，~下生成文件夹 caffe。

(2) 安装依赖

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compile

(3) 编译 caffe

打开 caffe 所在目录，找到Makefile.config.example文件，将其改名为Makefile.config，打开。将# USE_CUDNN ：= 1一行开头的＃删除，保存。

在 MakeFile.config 中开启 cuDNN模式

打开终端，输入

cd ~/caffe

make -j

等待编译完成即可。

注意

：编译需要非常大的内存和非常长的时间。一般情况下不会报错。报错查阅相关书籍和搜索引擎，此处不关注。

(4) 配置 caffe 环境

caffe 运行时需要调用 cuda 的库，我们在/etc/ld.so.conf.d目录下新建一个cafe.conf文件。终端输入

$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/caffe.conf

打开 gedit 。添加内容：

/usr/local/cuda/lib64

保存退出。

更新配置

$ sudo ldconfig

所有配置结束。

三、测试

此处说的很简略。假设你已经初步掌握 caffe 的用法。

# cd ~/caffe

# sudo sh data/mnist/get_mnist.sh

# sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh

# sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh

感受1080开启cuDNN模式的强大吧！

caffe 例程结果

一切搞定。

Ubuntu 14.04 安装配置CUDA  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107501.htm

Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5实录  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107502.htm

Ubuntu安装Theano+CUDA  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm

关于Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接 Ubuntu 12.04 安装 CUDA-5.5

Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 ) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm

在Ubuntu 14.04上配置CUDA+Caffe+cuDNN+Anaconda+DIGITS  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136775.htm