Caffe环境配置

主要内容：

使用ubuntu环境16.04,显卡GTX980M

• nvidia环境配置：nvidia显卡驱动安装与使用
• cuda环境配置：cuda安装
• cudnn的配置

安装nvidia驱动：

第一步获取驱动：

首先从官网下载驱动：英伟达驱动官网
找到与笔记本相适应的显卡驱动
另外也可以尝试命令行获取驱动

sudo ubuntu-drivers devices

获取驱动后进行安装，大概分为三个步骤：
* 1、禁用nouveau驱动

vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文本最后添加

blacklist nouveau 禁用nouveau驱动
options nouveau modeset = 0

sudo update-initramfs -u //更新kernel

 lsmod | grep nouveau   //查看是否更新

• 2、关闭图形界面后安装驱动
  进入命令行界面：

Ctrl + Alt +F1，sudo service lightdm stop

关闭掉图形显示

安装命令：

#给驱动run文件赋予执行权限：
sudo chmod +x NVIDIA*.run
sudo ./NVIDIA*.run -no-opengl-files  //-no参数不可省略，可看后面问题解析

重新开始图形界面显示：

sudo service lightdm start

按Ctrl + Alt+ F7 即可回到图形界面显示
如果一切正常，安装完驱动后可以使用

• 3、驱动测试

nvidia-smi

查看驱动安装结果（别人的图，我的版本稍高一点）

这个命令会经常使用，可以查看gpu的使用状况

驱动安装过程中遇到的问题：

• 笔记本双显卡系统：登录界面无线循环，无法进入桌面

  普通笔记本一般默认采用集显作为视频输出，此时若没有关闭opengl文件的安装，会继续使用ubuntu默认的nouveau驱动，但是后者在安装nvidia驱动时已经被关闭。
  解决方法：sudo ./NVIDIA*.run -no-opengl-files不安装OpenGl文件

• The Nouveau kernel driver is currently in use by your system(默认的驱动需要禁用)

安装cuda

cuda需要装对应的驱动的版本，我之前装了一个cuda9.2,版本太高了，于是退而求此次装了9.1

9.1链接
进入cuda_9.1_linux.run 所在目录，执行下面的语句开始安装cuda

sudo ./cuda*.run      //可能还需要授权 sudo chmod + x cuda*   

是否接受许可条款： accept
是否安装NVIDIA driver：no #因为我们已经安装了NVIDIA显卡驱动
是否安装cuda toolkit ： yes
是否安装cuda samples：no //自带有
中间会有提示是否确认选择默认路径当作安装路径，按Enter键即可。

接下来就是配置环境变量：

sudo gedit ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

把对应的路径放到文件最后

source ~/.bashrc     //让他生效 

判断cuda是否安装成功

nvcc -V

接下来测试samples

   $ cd /usr/local/cuda-9.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
   $ make
   $ sudo ./deviceQuery

结果显示pass则ok

---

以上就是显卡驱动和cuda的安装全过程，别走弯路，会很痛苦。

安装cudnn

从官网下载官网对应的cuDNN 压缩包，解压到CUDA的安装目录即可

sudo mv cudnn-9.2-linux-x64-v7.2.1.38.tgz /usr/local
sudo tar -xzvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.2.1.38.tgz

官方方法是解压以后一个个cp

$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

以上caffe的环境就配置差不多了。接下来开始下载和运行caffe。