Ubuntu 16.04安装CUDA与Caffe（GPU版）详记

"Ubuntu 16.04 下搭建 Caffe GPU 版本的详细步骤" 在 Ubuntu 16.04 上安装 Caffe 的 GPU 版本涉及到多个步骤，包括环境准备、依赖库安装、NVIDIA 驱动安装、CUDA 安装以及 Caffe 的构建与配置。以下是对每个步骤的详细说明： 1. 安装相关依赖项 在安装 Caffe 前，首先需要确保系统具备必要的开发库。通过运行以下命令安装关键依赖： - `sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler` - `sudo apt-get install --no-install-recommends 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` 2. 安装 NVIDIA 驱动 - 在 `/etc/modprobe.d/blacklist.conf` 文件末尾添加 `blacklist nouveau`，禁用 Ubuntu 自带的开源 NVIDIA 驱动。 - 运行 `sudo update-initramfs -u` 更新内核初始化映像。 - 使用附加驱动工具（Additional Drivers）安装最新的 NVIDIA 驱动，通常选择推荐项，然后应用更改并重启。 - 验证驱动安装成功：运行 `sudo nvidia-smi`，如果显示 GPU 信息，则表明驱动已正确安装。 3. 安装 CUDA - 从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA 工具包。 - 执行 `chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run` 来赋予可执行权限。 - 运行 `sudo ./cuda_8.0.44_linux.run` 安装 CUDA。在安装过程中，当询问是否安装 NVIDIA 驱动时选择“否”，因为我们之前已安装了更新版本的驱动。 4. 配置环境变量 安装 CUDA 后，需要添加环境变量以便系统能找到 CUDA 工具链。在 `~/.bashrc` 文件末尾添加： ``` export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 保存并关闭文件，然后运行 `source ~/.bashrc` 使更改生效。 5. 安装 cuDNN cuDNN 是加速深度学习计算的库，需要从 NVIDIA 网站下载对应版本的 cuDNN，并按照官方指南将其解压到相应目录。 6. 编译 Caffe - 获取 Caffe 源代码，可以通过 Git 克隆或者下载 ZIP 包。 - 配置 Caffe 的 `Makefile.config`，确保 `USE_CUDNN` 设置为 1 以启用 cuDNN 支持。 - 运行 `make all` 和 `make install` 编译并安装 Caffe。 7. 配置 MATLAB 接口 - 确保 MATLAB 版本与 Caffe 兼容。 - 将 Caffe 的 MATLAB API 添加到 MATLAB 的路径中。 - 在 MATLAB 中测试 Caffe 接口，例如运行 `testCaffe` 确认连接正常。 整个流程中可能会遇到各种问题，如依赖冲突、驱动安装失败或编译错误。解决这些问题通常需要查阅文档、官方论坛或在线社区寻求帮助。务必保持耐心，详细记录遇到的问题及解决方案，这将对今后的维护工作大有裨益。