Faster RCNN Caffe 安装全攻略：从驱动到运行

"这篇教程详细介绍了如何安装Faster R-CNN Caffe，包括从驱动程序安装到环境配置的完整步骤。作者花费了大量时间研究出这个流程，旨在提供一个简单易懂的指南。" Faster R-CNN是深度学习领域中用于目标检测的一种算法，它在基于区域的卷积神经网络(R-CNN)基础上进行了优化，提高了检测速度。而Caffe是一个流行的深度学习框架，以其高效和灵活性著称，特别适合处理图像相关的任务。 安装Faster R-CNN Caffe首先需要确保硬件兼容性和正确的驱动程序。在这个教程中，作者推荐了以下配置： 1. NVIDIA驱动：NVIDIAx86-64-390.48.run 2. CUDA版本：CUDA9.0.176_384.81_linux.run 3. CuDNN版本：CUDNN9.0-linux-x64-v7.1.tgz 安装NVIDIA驱动的过程如下： - 卸载原有的NVIDIA驱动：使用`sudo apt-get remove --purge nvidia*`（如果使用runfile安装，该文件通常会自动卸载旧驱动）。 - 禁用nouveau驱动：编辑`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`，在文件末尾添加`blacklist nouveau`，然后执行`sudo update-initramfs -u`和重启。 - 在命令行模式下安装驱动：先切换到终端（Ctrl+Alt+F1），给驱动run文件添加执行权限，然后运行带有特定参数的驱动安装命令，例如`sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run --no-opengl-files`，以避免安装OpenGL文件。 接着，安装CUDA和CuDNN，这两个是运行GPU加速的深度学习计算所必需的。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，由NVIDIA开发，它允许开发者利用GPU的并行计算能力进行高性能计算。CuDNN是CUDA的深度学习库，包含了一系列优化的深度神经网络(DNN)算法，如卷积、池化、激活和归一化等。 安装CUDA通常包括以下步骤： - 下载CUDA运行时和工具包的.run文件。 - 给.run文件添加执行权限。 - 运行安装脚本，按照提示进行安装。 - 设置环境变量，如`export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH`和`export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH`。 CuDNN的安装相对简单，解压缩下载的.tgz文件，将包含头文件和库文件的目录复制到CUDA的相应目录中。 完成这些步骤后，需要验证CUDA和CuDNN是否成功安装，可以运行`nvidia-smi`命令查看GPU状态。如果一切正常，接下来就可以配置Caffe以支持Faster R-CNN了。 配置Caffe时，可能需要修改Makefile.config文件以指定CUDA和CuDNN的路径，并选择合适的编译器和优化选项。编译完成后，进行测试以确保Caffe正确安装并能与CUDA和CuDNN协同工作。 最后，为了运行Faster R-CNN，还需要下载其代码库，配置数据集，如PASCAL VOC或COCO，然后按照文档中的步骤进行训练和测试。 这个傻子教程详细阐述了整个过程，对于初学者来说非常有帮助，通过遵循这些步骤，应该能够成功地在自己的系统上安装并运行Faster R-CNN Caffe。