转自：http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199
Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置
一：linux安装
Linux安装不说了，我这里安装的是ubuntu14.10
二：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.run方法）
1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU
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
2: 、Verify You Have aSupported Version of Linux
$ uname -m && cat /etc/*release
重点是“x86_64”这一项，保证是x86架构，64bit系统
3: Verify the System Has gcc Installed
$ gcc --version
没有的话就先安装吧，这个是必须的用来编译CUDA Toolkit，不过Ubuntu 14.10是默认有的
4: Download the NVIDIA CUDA Toolkit
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
验证地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cuda-rc-checksums
$ md5sum filename
例如：md5sum cuda_7.0.28_linux.run ，这个文件的正确 md5 =312aede1c3d1d3425c8aa67bbb7a55e
5: Handle Conflicting Installation Methods
根据官网介绍，之前安装的版本都会有冲突的嫌疑
所以，之前安装的Toolkit和Drievers就得卸载，屏蔽，等等(因为我是新系统，没有安装过nvidia驱动，所以此步可以省略)
sudo apt-get --purge remove nvidia*
6: Graphical Interface Shutdown
退出GUI，也就是X-Win界面，操作方法是：同时按：CTRL+ALT+F1（F2-F6），切换到TTY1-6命令行模式。
关闭桌面服务：
$ sudo stop lightdm
7: Interaction with Nouveau
Nouveau是一个开源的显卡驱动，Ubuntu14.04 默认安装了，但是它会影响nVidia驱动的安装，所以只有请他回老家了，sorry！
$ sudo vi /etc/modprobe.d/nvidia-graphics-drivers.conf
写入：blacklist nouveau
保存并退出: wq!
检查：$ cat nvidia-graphics-drivers.conf
$ sudo vi/etc/default/grub
末尾写入：rdblacklist=nouveau nouveau.modeset=0
保存并退出: wq!
检查：$ cat /etc/default/grub
8: Installation CUDA 7.0
切换到cuda_7.0.28_linux.run所在的目录，然后执行安装命令：
$ sudo sh cuda_7.0.28_linux.run
这里会一路问你各种问题，基本上就是Accept-yes-Enter-yes-Enter-yes-Enter， 其实就是让你接受协议，然后安装的默认位置确认等等，recruit就别自定义安装位置了，默认才是天堂。
执行完后出现以下结果：
Driver: Installed requirereboot
Toolkit: installskip
Samples: installskip
看到了吗，这个CUDA安装包事实上包含了Driver，Toolkit和Samples三部分，第一次安装时把驱动装上了，只不过要重新启动。重新启动了一下，还是跟上面一样，退出GUI，重新执行以下命令:
$ sudo sh cuda_7.0.28_linux.runsu
结果如下：
Driver:Installed
Toolkit: Installed in/usr/local/cuda-7.0
Samples: Installed in/home/caffe, butmissing recommended libraries
这次就安装成功了，但是缺少了一些推荐的库。
9: Extra Libraries
安装一些必要的库文件，譬如：OpenGL (e.g., Mesa), GLU, GLUT, and X11 (including Xi, Xmu, andGLX).
$ sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-devlibxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
10: 驱动装完了，可以回到GUI界面了，也可以继续留这里玩文本。。。
$ sudo start lightdm
11：POST-INSTALLATIONACTIONS
(1)环境变量配置
执行sudo vi /etc/profile，在后面加上：
exportPATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
(2) Verify the Installation
a.验证驱动的版本，其实主要是保证驱动程序已经安装正常了
$ cat /proc/driver/nvidia/version
b. Compiling the Examples
$ nvcc -V
这里安装完，就可以编译了，切换目录到~/NVIDIA_CUDA-7.0_Samples：
$ cd /home/username/NVIDIA_CUDA-7.0_Samples
$ make
这里要等很长时间。。。
c. Running the Binaries
运行编译好的文件，例如看看设备的基本信息和带宽信息：
$ cd bin/x86_64/linux/release
$ ./deviceQuery
$ ./bandwidthTest
如果测试的时候出现说运行版驱动和实际驱动不符，原因可能是因为后面安装的nvidia-cuda-toolkit更新了配置文件，所以和原始的Cuda-Samples的配置或者是驱动程序有变化，所以检测无法编译通过。考虑下面的解决方法：
a.卸载现有驱动
$ sudo nvidia-installer --uninstall
b.下载合适版本的驱动，并安装：
下载地址：http://www.geforce.cn/drivers
$ sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_65*.run
c. 重装CUDA Toolkit
$ sudo sh cuda-7.0
Nvidia Cuda安装结束(这里我推荐不要手动装合适NVIDIA驱动，最好是卸载将上述过程再装一遍，因为手动装有可能造成版本不对，到时桌面空白的问题-----我是重装了系统。。。。。)
三：BLAS安装与配置
1：BLAS安装
这里可以选择（ATLAS，MKL或者OpenBLAS），我这里使用MKL，首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL，下载链接是：https://software.intel.com/en-us/intel-education-offerings， 请下载Student版，先申请，然后会立马收到一个邮件（里面有安装序列号），打开照着下载就行了。下载完之后，要把文件解压到home文件夹(或直接把tar.gz文件拷贝到home文件夹,为了节省空间，安装完记得把压缩文件给删除喔～)，或者其他的ext4的文件系统中。
接下来是安装过程，先授权，然后安装：
$ tar zxvf parallel_studio_xe_2015.tar.gz （如果你是直接拷贝压缩文件过来的）
$ chmod a+x parallel_studio_xe_2015 -R
$ sudo ./install_GUI.sh
2：MKL与CUDA的环境设置
1. 新建intel_mkl.conf， 并编辑之：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf
/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64
2. 新建cuda.conf，并编辑之：
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
/usr/local/cuda/lib64
/lib
3. 完成lib文件的链接操作，执行：
$ sudo ldconfig –v
四．Opencv安装
1. 下载并编译OpenCV（官网原版OpenCV：http://opencv.org/）， 或者使用本站提供的修改版的安装包 Install-OpenCV-master（下面的安装方式使用该包完成，安装包修改了dependencies.sh文件并增加了OpenCV 3.0.0的安装文件，同时保留了原来的2.3x和2.4x版）
2. 切换到文件保存的文件夹，然后安装依赖项：
$ sudo sh Ubuntu/dependencies.sh
3. 切换目录Ubuntu3.0安装OpenCV3.0.0rc1：
$ sudo sh opencv3_0_0-rc1.sh
保证网络畅通，因为软件需要联网这里时间较长，请耐心等待。。。，时间很长！
五：安装其它依赖项
1. Google Logging Library（glog），下载地址：https://code.google.com/p/google-glog/，然后解压安装：
$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
$ ./configure
$ make
$ sudo make install
如果没有权限就chmod a+x glog-0.3.3 -R , 或者索性 chmod 777glog-0.3.3 -R , 装完之后，这个文件夹就可以kill了。
2. 其他依赖项，确保都成功
$ sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-devlibsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev
$ sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-devliblmdb-dev protobuf-compiler
六: 安装Caffe并测试
1. 安装pycaffe必须的一些依赖项：
$ sudo apt-get install -y python-numpy python-scipypython-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobufpython-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cythonipython
$ sudo apt-get install -y protobuf-c-compilerprotobuf-compiler
2. 安装配置nVidia cuDNN 加速Caffe模型运算(我们没有安装，因为install.txt中说是针对CUDA6.5)
a. 安装cuDNN
该改版本caffe-master默认支持cudnn-6.5-linux-x64-v2，使用cudnn-6.5-linux-R1会报错，安装前请去先官网下载最新的cuDNN。
$ sudo cp cudnn.h /usr/local/include
$ sudo cp libcudnn.so /usr/local/lib
$ sudo cp libcudnn.so.6.5 /usr/local/lib
$ sudo cp libcudnn.so.6.5.48 /usr/local/lib
b. 链接cuDNN的库文件
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.6.5.48/usr/local/lib/libcudnn.so.6.5
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.6.5/usr/local/lib/libcudnn.so
$ sudo ldconfig –v
3：切换到Caffe-master的文件夹，生成Makefile.config配置文件，执行：
$ cp Makefile.config.example Makefile.config
4：配置Makefile.config文件（仅列出修改部分）
a. 启用CUDNN，去掉"#"（目前caffe-master仍然只支持R1版本）
USE_CUDNN := 1
b. 启用GPU，去掉注释"#"
# CPU_ONLY := 1
c: 启用Intel ParallelStudio XE 2015 Professional Edition for C++ Linux
BLAS := mkl
5: 配置Makefile文件（实现对OpenCV3.x的支持）
查找“Derive include and lib directories”一节，修改“LIBRARIES +=”的最后一行，增加opencv_imgcodecs
opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs
6: 编译caffe-master！！！"-j8"是使用CPU的多核进行编译，可以极大地加速编译的速度，建议使用。
$ make all -j8
$ make test -j8
$ make runtest -j8
建议：在make前，可以用之前的./bandwidthTest等命令测试驱动是否正常！
七：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/username/caffe-master，所以下面的工作，默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是，用于测试Caffe是否工作正常，不做详细评估。具体设置请参考官网：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html
1. 数据预处理
$ sudo shdata/mnist/get_mnist.sh
2. 重建lmdb文件。Caffe支持三种数据格式输入网络，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，根据自己需要选择不同输入吧。
$sudo shexamples/mnist/create_mnist.sh
生成mnist-train-lmdb 和 mnist-train-lmdb文件夹，这里包含了lmdb格式的数据集
注：我执行此命令的时候报告说not in gzformat，后来发现是联网下载的mnist数据有问题，然后我就去网上了下载了mnist数据集，后在ubuntu上手动解压的，再执行后面的命令。
3. 训练mnist
$ sudo shexamples/mnist/train_lenet.sh
至此，Caffe安装的所有步骤完结，下面是一组简单的数据对比，实验来源于MNIST数据集，主要是考察一下不同系统下CPU和GPU的性能。可以看到明显的差别了，虽然MNIST数据集很简单，相信复杂得数据集，差别会更大，Ubuntu+GPU是唯一的选择了。
测试平台1：i7-4770K/16G/GTX 770/CUDA 6.5
MNIST Windows8.1 on CPU：620s
MNIST Windows8.1 on GPU：190s
MNIST Ubuntu 14.04 on CPU：270s
MNIST Ubuntu 14.04 on GPU：160s
MNIST Ubuntu 14.04 on GPUwith cuDNN：30s
Cifar10_full on GPUwihtout cuDNN：73m45s = 4428s （Iteration 70000）
Cifar10_full on GPU withcuDNN：20m7s = 1207s （Iteration 70000）
测试平台2：技嘉P35X v3，i7-4720HQ@2.6G/16G/NVidiaGTX 980 4G
MNIST Ubuntu 15.04 on GPUwith cuDNN：33s
对比测试1：2*E5-2620(12CPUs)/128G/Tesla K20M/CUDA5.5/CentOS 6.4
MNIST CentOS 6.4 on GPU：294s
对比测试2：Tesla K40M/CUDA6.5/ubuntu 14.04
MNIST on GPU with cuDNN：30s
对比测试3：GTX 660/CUDA6.5/ubuntu 14.04
MNIST on GPU with cuDNN：49s
对比试验1是一个不太公平的测试，毕竟性能差很大，很可能不单单是由Tesla K20s 和GTX 770带来的，也可能是因为CentOS或者是CUDA5.5(without cuDNN)的影响，但总体上的结论和Caffe官网的 reference performance numbers 一致，对于普通用户：GTX的性价比高很多。对比试验2展现了Tesla K40的强大性能，相信对于复杂图像，它应该有更强劲的表现。（感谢香港城市大学 Ph.D Jingjing、南京理工大学 Ph.D JinLu、华中科技大学 MS LiuMaolin 提供的测试环境和测试数据。）
如果不需要在python和matlab中使用caffe，则不需要安装python和matlab
八：python安装
1. 安装IDE运行环境
选择一个适合你的IDE运行环境，我是用的是Spyder，因为它内置了 iPython 环境，Caffe有不少的程序是基于 iPython 环境完成的。安装方法很简单，直接在Ubuntu软件中心搜索“spyder”即可安装。
2. iPython NoteBook 安装
另外一个比较推荐的方法是使用iPyhthon NoteBook（基于浏览器的Python IDE），特别是适合需要用Python做教程的老师们，可以直接导出.py, .ipynb, html格式，安装步骤如下：
$ sudo apt-get install -y ipython-notebook pandoc
启动(自动打开浏览器):
$ ipython nootbook
一个简单的使用iPython NoteBook生成的html的例子：examples_notebook.html example_notebook.ipynb
3: 环境配置
在Makefile.config文件中配置caffe对python接口的支持
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
PYTHON_LIB := /usr/local/lib
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE)/usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib/usr/lib
4：在caffe-master目录下执行$ make pycaffe -j8编译python
5：在/etc/profile中加入
export PYTHONPATH=/home/hadoop/caffe/caffe-master/python:$PYTHONPATH
这样就可以在python中import caffe了。
九：matlab安装
Matlab安装，我没有用到，也没有安装，如有需要的可以在网上找资料！
参考文献：
1：官网 http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
2：https://ouxinyu.github.io/Blogs/20140723001.html欧新宇的博客
3：http://blog.sciencenet.cn/blog-1583812-841855.htmlUbuntu+CUDA6.5+Caffe安装配置汇总
4：http://www.haodaima.net/art/2823705Caffe+Ubuntu14.04+CUDA6.5新手安装配置指南