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配置如下: caffe + cuda8.0[GPU加速[只支持N卡]] + cudnn5.1 + opencv3.1 + python2.7 + boost58 , 主要参考了caffe官方教程
Ubuntu 16.04 or 15.10 Installation Guide
开始前,请先阅读:
正式开始安装前,你需要一台已经安装好了Ubuntu16.04系统的电脑,然后/home分区最好有尽可能大的空间[最好>=20G],因为后面的实验需要的存储空间一般都比较大.
操作命令
# 在修改source.list前，最好先备份一份 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.old # 执行命令打开source.list文件,清空内容,输入清华的软件源 sudo gedit /etc/apt/sources.list # 开始更新 sudo apt-get update
清华大学
# deb cdrom:[Ubuntu 16.04 LTS _Xenial Xerus_ - Release amd64 (20160420.1)]/ xenial main restricted deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial universe deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates universe deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security universe deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security multiverse
caffe的编译/运行时需要依赖一些其它的程序和各种库
sudo apt-get update sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install -y libatlas-base-dev sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev sudo apt-get install -y python-pip
建议:
安装过程最好一条命令一条命令的执行,出现了错误方便及时发现.
安装过程出现了安装失败的情况,不用担心,一般是因为网络原因,重新执行命令,一般多试几次就会好啦~
下载
官网下载: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
直接下载: cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
安装
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
一个深度神经网络 库,用来给GPU加速,被广泛的用在各种深度学习框架中,如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch 和CNTK.
下载[需要简单注册一下之后才可以下载]
官网下载: https://developer.nvidia.com/cudnn
直接下载: cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
安装
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原文地址：http://www.cnblogs.com/AbcFly/p/6308599.html
