搜索
1Ubuntu安装caffe及python和opencvUbuntu版本：16.04.03LTS，可以比较顺利地全部安装python所需的各种依赖，而不需要安装anaconda包。否则会引起新的软件之间的冲突。Opencv：2.4.9Python：2.7Cuda：8.0Cudnn：5.11.解决无法安装ubuntu操作系统的问题最近楼主购入一台华硕游戏本，发现无法安装ubantu。在安装中发现除了debian外所有使用自动安装方式的linux发行版均不能安装，于是研究就开始了。opensuse卡在写入引导，fedroa和centos卡在启动，ubuntu卡在启动安装，怀疑是u盘制作工具有问题，于是尝试了几种工具，就连dd命令也试过了，结果都无法解决。解决方法：重新开机，光标选中“InstallUbuntu”，按“e”，进入grub界面，将倒数第二行中的“quietsplash---”改为“nomodeset”。F10保存，就可以进入安装界面，进行安装。安装ubuntu系统之后，还需要将Ubuntu集成的开源驱动加入黑名单，即增加/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件：sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在该文件中增加如下两行：blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0激活上述文件发挥功能，执行sudoupdate-initramfs–u执行$lspci|grepnouveau，查看是否有内容，没有说明禁用成功，如果有内容，就执行：$sudoreboot2.安装caffe及python先下载caffe#sudogitclone然后安装一堆第三方库#sudoapt-getinstalllibatlas-base-dev#sudoapt-getinstalllibprotobuf-dev#sudoapt-getinstalllibleveldb-dev#sudoapt-getinstalllibsnappy-dev#sudoapt-getinstalllibopencv-dev#sudoapt-getinstalllibboost-all-dev#sudoapt-getinstalllibhdf5-serial-dev#sudoapt-getinstalllibgflags-dev#sudoapt-getinstalllibgoogle-glog-dev#sudoapt-getinstallliblmdb-dev#sudoapt-getinstallprotobuf-compiler#sudoapt-getinstallpython-dev接着，安装opencv2#cdcaffe#sudogitclone的另一种安装方式直接克隆下来sudogitclone进入cdInstall-OpenCV/Ubuntu/2.4给所有shell脚本加上可执行权限chmod+x*.sh安装其他版本出错了,建议装这个:sudo./opencv2_4_9.sh或：sudoshopencv2_4_10.sh最终出现OpenCVreadytobeused(表示成功)接下来，编译caffe#cd~/caffe#sudocpMakefile.config.exampleMakefile.config#makeall至此，caffe安装完成。3.安装python所需要的各种依赖Cython=0.19.2numpy=1.7.1scipy=0.13.2scikit-image=0.9.3matplotlib=1.3.1ipython=3.0.0h5py=2.2.0leveldb=0.191networkx=1.8.1nose=1.3.0pandas=0.12.0python-dateutil=1.4,2protobuf=2.5.0python-gflags=2.0pyyaml=3.10Pillow=2.3.0six=1.1.0可以尝试采用如下命令安装上述库文件，但是没有验证过：sudopipinstall-r./python/requirements.txt3如果没有pip需要先安装下pip：sudoaptinstallpython-pip安装好上述python的依赖之后重新对caffe进行编译。并且执行makepycaffe编译。编译好之后，在python环境下可以执行importcaffe和importcv2功能。如果python可以顺利导入这两个库，则说明安装成功，否则安装失败。4.安装nvidia显卡驱动这里要尤其注意，安装显卡驱动要先切换到文字界面，(按Ctrl+Alt+F1~F6).所以，启动电脑后，先进入文字界面。从recoverymode进入Ubuntu之后，crtl+alt+F1可进入命令行模式（tty）。crtl+alt+F7可退出命令行模式。首先改变驱动程序的文件属性为可执行文件。$chmoda+x/home/username/NVIDIA.run当输入安装指令时，不要简单地输入sudo./....run，而是输入：sudo./NVIDIA.run-no-x-check-no-nouveau-check-no-opengl-files-no-x-check：安装驱动时关闭X服务-no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件这样再reboot，就不会出现循环登录的问题。注意：这里的NVIDIA.run代表包含具体的从NVIDIA官网下载的驱动的版本号。上述指令可以避免显卡安装之后的循环登录问题。如果在安装时直接输入安装指令，则会在登录界面输入密码后依然跳转回登陆界面，无限循环，这是我在使用.run文件安装时遇到的问题，上述安装指令是一个亲测有效的解决方案。有时在安装nvidia显卡之前，可能需要卸载已有的显卡驱动。删除以前激活的显卡驱动或者旧版本的nvidia官方驱动，在终端中输入如下命令：sudoapt-get–purgeremovenvidia-*sudoapt-getremove--purgenvidia-331-updates如果安装的是官网下载的驱动,则重新运行run文件来卸载sh./nvidia.run–uninstall5.安装nvidia显卡驱动21.删除之前安装的nvidia驱动，运行sudoapt-getpurgenvidia-*2.删除已有驱动也可用sudoapt-getautoremovenvidia-*命令3.2.添加第三方驱动源，运行sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppa或者sudoapt-add-repositoryppa:xorg-edgers/ppa3.更新源，运行sudoapt-getupdate4.查询nvidia驱动可用版本，运行sudoapt-cachesearchnvidia-*查询相应版本4.安装驱动，运行sudoapt-getinstallnvidia-3676.安装cuda可参考nvidia公司官网的NVIDIACUDAINSTALLATIONGUIDEFORLINUX.pdf进行安装。4(1)修改gcc/g++版本(这一步似乎不执行也能使得cuda正常运行)由于cuda8不支持gcc/g++5以后的版本，所以需要做以下更改。改变系统默认的gcc/g++编译器版本，换成gcc/g++-51.sudosu2.cd../../usr/bin3.ln-s/usr/bin/g++-5/usr/bin/g++-f4.ln-s/usr/bin/gcc-5/usr/bin/gcc-f这样，gcc就默认成gcc-5，g++也默认成g++-5了。(2)下载cuda包后执行以下命令：1sudochmod777cuda_8.0.44_linux.run2sudo./cuda_8.0.44_linux.run注意：执行后会有一系列提示让你确认，但是注意，有个让你选择是否安装nvidia367驱动时，一定要选择否：InstallNVIDIAAcceleratedGraphicsDriverforLinux-x86_64367.48?因为前面我们已经安装了更加新的nvidia367，所以这里不要选择安装。其余的都直接默认或者选择是即可。(3)环境变量配置打开~/.bashrc文件：sudogedit~/.bashrc将以下内容写入到~/.bashrc尾部：1exportPATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}2exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}激活环境变量设置：source~/.bashrc(4)添加环境变量(如果已执行(3),则本步骤可不执行)编辑计算机文件夹下的/etc/profile，加入CUDA环境变量（下面的2，3句），保存。1.sudogedit/etc/profile2.exportPATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH保存后执行下面的命令，使其生效：1.source/etc/profile同时，进入/etc/ld.so.conf.d/文件夹，执行下面的命令，新建一个名为cuda.conf的文件。1.sudogeditcuda.conf然后在文件中写入如下内容：1./usr/local/cuda/lib64保存后执行下面的命令，使其生效。1.sudoldconfig(5)BuildCUDASample进入usr/local/cuda/samples，然后buildsamples，命令如下：1.sudomakeall-j8在执行完之后，进入samples/bin/x86_64/linux/release目录下，在终端执行查询命令：1../deviceQuery如果返回了你电脑显卡的信息，且结尾有Result=PASS，则表示安装成功，否则，建议重启电脑之后再次尝试查询命令。5(6)测试CUDA的samples1cd/usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery2make3sudo./deviceQuery如果显示一些关于GPU的信息，则说明安装成功。(7)Qustion2andAnswer2：(a)问题1进行上述检测后，如果输入nvcc–version命令后出现nvcc没有安装或nvcc:Nosuchfileordirectory等问题，则采用以下措施：YourPATHenvironmentvariableisnotsetupcorrectly.EnsurethatyourPATHincludesthebindirectorywhereyouinstalledtheToolkit,usually/usr/local/cuda-8.0/bin.1.$exportPATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}(b)问题2nvcc-V问题是Theprogram'nvcc'iscurrentlynotinstalled.Youcaninstallitbytyping:sudoapt-getinsta