Ubuntu上详细安装CUDA、cuDNN及opencv3.1教程

"在Ubuntu系统上配置CUDA、cuDNN及OpenCV3.1的详细教程，包括caffe_train的安装和COCO数据集训练。" 本文将详细讲解如何在Ubuntu系统上安装CUDA、cuDNN以及OpenCV3.1，并涉及使用caffe_train进行人体姿态估计训练，以及COCO数据集的运用。首先，让我们逐一了解这些关键组件。 1. **CUDA安装**： CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台，它允许开发者利用GPU加速计算密集型任务。CUDA 8.0的安装可以通过下载cuda_8.0.27_linux.run文件来完成。在终端中使用`sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run`执行安装。在安装过程中，按照提示接受许可协议，选择安装路径，并确保选中“Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64”选项。安装完成后，通过运行`nvidia-smi`命令检查GPU状态，确认CUDA驱动安装成功。 2. **cuDNN安装**： cuDNN（CUDA深度神经网络库）是加速深度学习应用的重要组件。安装cuDNN需要下载对应CUDA版本的cuDNN档案，解压后将头文件复制到CUDA的include目录，库文件复制到lib64目录，并更新链接器缓存。例如，将解压后的`cuda/include/cudnn.h`等文件复制到`/usr/local/cuda/include/`，将`cuda/lib64/libcudnn*`复制到`/usr/local/cuda/lib64/`，然后运行`sudo ldconfig`。 3. **OpenCV3.1安装**： OpenCV是一个强大的计算机视觉库，支持多种编程语言。安装OpenCV3.1可以采用源码编译或者使用包管理器。源码编译通常涉及下载源码，配置依赖项，然后运行`cmake`和`make`命令。确保在配置时指定CUDA支持，如`-DWITH_CUDA=ON`。完成后，通过`sudo make install`将库安装到系统路径。 4. **caffe_train安装**： caffe_train是CMU感知实验室针对人体姿态估计改进的Caffe版本。首先，确保系统满足Ubuntu14.04、OpenCV2.4.10、CUDA7.5/8.0和cuDNN5的最低要求。从GitHub克隆项目：`git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe_train.git`。按照项目文档进行配置，编译并安装。caffe_train添加了用于数据增强的自定义层，可以在`setLayers.py`中调整参数。 5. **COCO数据集训练**： COCO数据集是广泛使用的多目标检测、分割和姿态估计数据集。在caffe_train中使用COCO数据集训练，需先将数据集转换为lmdb格式。参考项目文档设置训练原型文件，如示例中的`CPMData`层，指定数据源、批大小和其他参数。启动训练过程，监控模型的性能和进度。 总结，这个教程涵盖了在Ubuntu系统上搭建深度学习环境的基本步骤，包括CUDA、cuDNN、OpenCV3.1的安装，以及caffe_train的配置和COCO数据集的使用。对于想要在GPU上运行计算机视觉和深度学习任务的开发者来说，这是一个非常实用的指南。