Ubuntu16.04上安装cudnn教程和opencv

https://blog.csdn.net/wang15061955806/article/details/80791112

Ubuntu16.04上安装cudnn教程

2018年06月24日 14:34:24 图形码农 阅读数：3551

 

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查看了caffe最新版程序的install requirement : https://github.com/BVLC/caffe，这里我安装的是CUDA8.0+cudnn5.0（注：其实使用cudnn6.0也可以，但是后来安装tensorfow-gpu1.0.1时，出现cudnn版本问题，其只支持cudnn5.0，似乎要到tensorflow1.3.0后才支持cudnn6.0，反正现在cudnn5.0也够用了！）

下载完成后解压，得到一个 cudn 文件夹，该文件夹下include 和 lib64 两个文件夹，命令行进入 cudn/include 路径下，然后进行以下操作：

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件

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然后命令行进入 cudn/lib64 路径下，运行以下命令：

1. sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
2. cd /usr/local/cuda/lib64/sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
3. sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6 #生成软衔接
4. sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so #生成软链接

安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功，若出现以下信息则表示安装成功：

1. yhao@yhao-X550VB:~$ nvcc -V
2. nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
3. Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
4. Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
5. Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

    

    

   opencv安装部分参考博客：

   https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78163171

   1.去官网下载opencv，在本教程中选用的时opencv3.4.1，其他版本的配置方法异曲同工。
   下载链接http://opencv.org/releases.html，选择sources版本
   
   2.解压下载下来的zip包
   
   unzip opencv-3.4.1.zip
   
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   3.进入到解压后的文件包中
   
   4.安装依赖库和cmake ，如果提醒需要apt-get update，那就先sudo su进入root权限，再sudo apt-get update，然后在执行下面命令
   
   sudo apt-get install cmake  
   
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   sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev  
   
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   5.安装完cmake之后执行命令 ,创建编译文件夹，不创建的会提示（如下图）
   In-source builds are not allowed.
   
   mkdir my_build_dir
   cd my_build_dir
   
       1
       2
   
   这里写图片描述
   
   6.cmake一下
   
   cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
   
       1
   
       注意：如果已经在新的文件夹中编译，但是还会出现之前的报错，把cmakecache.txt删了再编译就可
   
   期间可能会下载一个东西，等待一会儿就OK
   这里写图片描述
   
   7.执行命令，漫长的编译过程
   
   sudo make
   
       1
   
   这里写图片描述
   
   8.执行命令
   
   sudo make install
   
       1
   
   这里写图片描述
   
   9.sudo make install 执行完毕后OpenCV编译过程就结束了，接下来就需要配置一些OpenCV的编译环境首先将OpenCV的库添加到路径，从而可以让系统找到
   
   sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
   
       1
   
   执行此命令后打开的可能是一个空白的文件，不用管，只需要在文件末尾添加
   
   /usr/local/lib  
   
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   这里写图片描述
   
   10.执行如下命令使得刚才的配置路径生效
   
   sudo ldconfig  
   
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   这个时候可能会提示错误如下图所示（上部分）
   这里写图片描述
   sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
   /sbin/ldconfig.real: /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
   出现这个错误可能是由于系统BUG所致
   
   只需要分别输入上面图下部分的四行命令就可解决
   sudo mv /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org
   sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org
   sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1
   sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1
   
   11.配置bash
   
   sudo gedit /etc/bash.bashrc  
   
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   在最末尾添加
   
   PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig  
   export PKG_CONFIG_PATH  
   
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   保存，执行如下命令使得配置生效
   
   source /etc/bash.bashrc  
   
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   更新
   
   sudo updatedb  
   
       1
   
   12.至此所有的配置都已经完成
   下面用一个小程序测试一下
   
   找到
   cd到opencv-3.4.1/samples/cpp/example_cmake目录下
   我们可以看到这个目录里官方已经给出了一个cmake的example我们可以拿来测试下
   按顺序执行
   
   cmake .
   make
   ./opencv_example
   
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       3
   
   即可看到打开了摄像头，在左上角有一个hello opencv
   即表示配置成功
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