Ubuntu 18.04 安装配置 Caffe-GPU：CUDA 11.7, cuDNN 8.6.0, OpenCV 4.4.0

"在Ubuntu 18.04.6上安装CUDA 11.7、cuDNN 8.6.0以及OpenCV 4.4.0，并且详细介绍了如何编译安装Caffe-GPU的步骤。" 在Ubuntu 18.04操作系统上配置GPU加速的深度学习环境是许多开发者的日常任务。本教程主要针对的是安装CUDA、cuDNN和Caffe-GPU，这些是构建和训练神经网络所必需的组件。首先，确保你的系统已经安装了NVIDIA驱动515.43.04，这是运行CUDA所需的先决条件。 一、环境安装预览 在安装CUDA之前，要确认NVIDIA驱动已正确安装。你可以通过运行`nvidia-smi`命令来检查GPU状态，这将显示GPU型号、驱动版本和其他相关信息。同时，`nvcc -V`命令可以验证CUDA编译器的版本。 二、验证NVIDIA-driver 执行`nvidia-smi`，你应该能看到GPU的详细信息，包括GPU温度、使用率以及当前正在运行的进程。如果看到输出，说明NVIDIA驱动已经成功安装。 三、验证CUDA 确保CUDA工具包11.7已经安装，可以通过运行`nvcc -V`命令来检查CUDA版本。如果返回的是正确的CUDA版本号，那么说明CUDA已经安装完成。 四、验证cuDNN cuDNN是用于深度学习的GPU加速库，有tar包和deb包两种安装方式。你可以通过查看`/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h`文件中的`CUDNN_MAJOR`定义来确认cuDNN版本。另外，还可以通过解压并编译cuDNN提供的样例代码，如`mnistCUDNN`，来验证cuDNN是否正常工作。 五、安装OpenCV 4.4.0 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，对于处理图像数据和进行图像分析至关重要。在安装OpenCV前，需要安装一系列依赖库，包括基本的开发工具、图像处理库、视频编解码器、GTK库、Python支持等。以下是一系列安装命令： 1. 安装基础依赖：`sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config -y` 2. 图像库：`sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev -y` 3. 视频处理库：`sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -y` 4. GUI支持：`sudo apt-get install libgtk2.0-dev libcanberra-gtk* -y` 5. Python支持：`sudo apt-get install python3-dev python3-numpy python3-pip -y` 6. 视频编码库：`sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev -y` 7. TBB并行库：`sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev -y` 8. Firewire支持：`sudo apt-get install libdc1394-22-dev -y` 9. Video4Linux支持：`sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils -y` 10. GStreamer支持：`sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev -y` 11. 音频处理库：`sudo apt-get install libavresample-dev libvorbis-dev -y` 六、编译安装Caffe-GPU 1. 获取Caffe源代码：`git clone https://github.com/BVLC/caffe.git` 2. 修改`Makefile.config`配置文件，指定CUDA、cuDNN、OpenCV等相关路径。 3. 生成Makefile：`cd caffe && mkdir build && cd build && cmake ..` 4. 编译Caffe：`make all -j8` 5. 测试Caffe：`make runtest` 6. 安装Caffe到系统路径：`sudo make install` 完成上述步骤后，你就成功在Ubuntu 18.04上配置好了CUDA、cuDNN、OpenCV 4.4.0，并且安装了支持GPU加速的Caffe框架。现在，你可以开始使用这个强大的环境进行深度学习项目开发和模型训练了。