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  • Ubuntu16.04安装编译caffe以及一些问题记录

    前期准备:

    最好是python虚拟环境

    • 【anaconda的创建虚拟环境】
    创建
    conda create -n caffeEnv(虚拟环境名字)  python=3.6  
    激活环境
    source activate caffeEnv
    关闭
     deactivate
    
    • 【python virtualenv创建虚拟环境】
    创建
    pip install virtualenv
    sudo apt-get virtualenv 
    virtualenv caffeEnv(虚拟环境名字)  -p /usr/bin/python3(版本)
    激活
    cd caffeEnv && source ./bin/activate
    关闭
    deactivate
    

    环境条件

    深度学习加速模块和opencv
    1. cuda8.0+cudnn5.1+opencv3.4.0
    2. cuda9.1+cudnn7.0+opencv3.4.0

    ​ (我试过8.0+5.1和9.1+7.0都可以)

    ​ 安装教程另外两片博客记录了

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

    开始安装caffe

    • 首先在你要安装的路径下 clone :
    git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
    
    • 进入 caffe ,将 Makefile.config.example 文件复制一份并命名为 Makefile.config
    cd caffe
    cp Makefile.config.example Makefile.config
    

    复制一份的原因是编译 caffe 时需要的是 Makefile.config 文件,Makefile.config.example 只是caffe 给出的配置文件例子

    • 修改 Makefile.config 文件
       gedit Makefile.config
    
    1. 开启cudnn

      将
      #USE_CUDNN := 1
      修改成: 
      USE_CUDNN := 1
      
    2. 应用 opencv 版本

      将
      #OPENCV_VERSION := 3 
      修改为: 
      OPENCV_VERSION := 3
      
    3. 使用 python 接口

      将
      #WITH_PYTHON_LAYER := 1 
      修改为 
      WITH_PYTHON_LAYER := 1
      
    4. 修改库路径

      INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
      LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 
      修改为: 
      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       
      
    5. 修改cuda路径(可选),一般不用改,由于我服务器上的cuda的版本太多,路径不一样

      CUDA_DIR := /usr/local/cuda
      修改为:
      CUDA_DIR := /usr/local/nvidia/cuda/8.0
      

    OK ,可以开始编译了,在 caffe 目录下执行 :

    make all -j8
    (-j8表示自己的cpu核数,如果不知道就直接make all)
    

    如果出错,则检查前面步骤,或者利用搜索引擎解决问题

    • 编译成功后可运行测试(出现以下图片类似即成功):
    make runtest -j8
    

    在这里插入图片描述

    编译caffe的python接口

    1、 编译

    make pycaffe -j8
    

    2、配置到环境变量

    gedit ~/.bahsrc
    

    把以下内容加到最下方

    export PYTHONPATH=/(caffe所在目录)/caffe/python:$PYTHONPATH
    

    若有多个环境需要添加则像如下添加方法,环境之后需要加“ : ”

    export PYTHONPATH=/(caffe所在目录)/caffe/python:/home/xxx/python/:$PYTHONPATH
    

    让环境变量生效

    source ~/.bahsrc
    

    have a try!看看能不能用

    >>> import caffe
    

    在这里插入图片描述
    bingo!It's OK

    临时配置法(记录一下给自己看)

    import sys

    sys.path.append("/(caff所在目录)/caffe/python")

    sys.path.append("/(caffe所在目录)/caffe/python/caffe")

    最后贴一些可能会出现的安装问题:

    可能出现的问题

    (1)
    在这里插入图片描述

    问题:

    Unsupported gpu architecture 'compute_20'

    解决方案:

    https://askubuntu.com/questions/960238/nvcc-fatal-unsupported-gpu-architecture-compute-20

    即去掉Makefile.config 中两行:

    CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 
            -gencode arch=compute_20,code=sm_21 
            -gencode arch=compute_30,code=sm_30 
            -gencode arch=compute_35,code=sm_35 
            -gencode arch=compute_50,code=sm_50 
            -gencode arch=compute_50,code=compute_50
     改为:
     CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_50,code=sm_50 
            -gencode arch=compute_52,code=sm_52 
            -gencode arch=compute_60,code=sm_60 
            -gencode arch=compute_62,code=sm_62 
            -gencode arch=compute_61,code=compute_61
    

    (2)
    在这里插入图片描述
    问题:

    awk: symbol lookup error: /home/lzm/.conda/envs/lzm2/lib/libreadline.so.6: undefined symbol: PC

    解决方案:

    https://github.com/conda-forge/rpy2-feedstock/issues/1

    https://github.com/bioconda/bioconda-recipes/issues/5350

    即 run

    conda install -c conda-forge readline = 6.2
    

    (3)
    在这里插入图片描述
    问题:

    ./include/caffe/util/hdf5.hpp:6:18: fatal error: hdf5.h: no such file or directory

    解决方案:

    https://github.com/BVLC/caffe/issues/2690

    https://github.com/NVIDIA/DIGITS/issues/156

    即Makefile.config 拿两行改掉:

    INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
    LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
    改为
    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/hdf5/serial/
    

    (4)(这个应该很少人出现)
    在这里插入图片描述
    问题:

    ./include/caffe/util/nccl.hpp:5:18: fatal error: nccl.h: No such file or directory

    解决方案:

    新建文件为env

    将服务器已经安装的nccl路径配置到env:

    export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/home/lzm/data/caffe/caffe1.0_nccl/nccl/install/include
    export C_INCLUDE_PATH=$C_INCLUDE_PATH:/home/lzm/data/caffe/caffe1.0_nccl/nccl/install/include
    export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/home/lzm/data/caffe/caffe1.0_nccl/nccl/install/lib
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/lzm/data/caffe/caffe1.0_nccl/nccl/install/lib
    

    每次要用的时候都激活环境:

    source  ./env
    

    (5)
    在这里插入图片描述
    问题:

    .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `cv::imdecode

    解决方案:https://github.com/BVLC/caffe/issues/4621
    把Makefile.config 中 OPENCV_VERSION = 3的注释去掉即可

    (6)
    在这里插入图片描述
    问题:

    /caffe/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.21' not found (required by caffe-ssh/python/caffe/_caffe.so)

    解决方案:https://github.com/BVLC/caffe/issues/4953

    conda install libgcc
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/luzeming/p/10591615.html
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