Ubuntu16.04+Tensorlow+caffe+opencv3.1+theano部署

1.首先安装Ubuntu16.04系统.

2.安装显卡驱动

在官网上下载最新的NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run驱动.然后

Ctrl+Alt+F1进入控制台,输入

sudo service lightdm stop
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run

安装驱动的时候会冒出一个 The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?这样的错误提示,直接无视下一步就可以了.

安装过后

sudo service lightdm start

切换回桌面.

安装过后用nvidia-smi命令验证一下是不是安装成功,如果重启之后没有黑屏的话那么恭喜你安装成功了.

3.安装cuda

安装cuda最新的驱动cuda_8.0.44_linu.run, 这个驱动据说解决了gcc-5版本的坑, 因为我的ubuntu最新自带的是gcc-5.4, 也没有降级去验证. 只是没遇到这样的坑,我想应该是解决了.

之后就是配置CUDA环境变量:

sudo gedit ~/.bashrc

在bashrc文件末尾加上:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

接着:

sudo gedit /etc/profile

在文件末尾加上:

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

最后创建conf文件:

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

在conf文件里加入以下内容:

/usr/local/cuda/lib64

执行

sudo ldconfig

这一切完成之后运行一下cuda的例子看看能不能成功运行.

4.CUDNN

下载cuDNN v5.1 Library for Linux并解压.

进入cudnn5.1解压之后的include目录，在命令行里把cudnn的头文件和库文件复制到相应的目录下：

sudo cp ./include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp ./lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/

接着进入/usr/local/cuda/lib64/ 这个目录下创建软连接:

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

这样cudnn就算是安装好了.

接下来的就要讨论一些容易入坑的问题了.

5.caffe安装

为什么我要先安装caffe? 因为caffe和tensorflow有一些共同依赖的库.并且用sudo apt-get安装的依赖库的版本都不一样.

例如caffe的protobuf库是3.0.0的是用gcc5编译的, 而tensorflow的是3.0.1的,并且是用gcc4的版本编译的,所以如果先安装了tensorflow后会出现各种稀奇古怪的问题.

解决这个问题有两个途径:

(1). 自行手动下载和编译boost, protobuf, gflags, glog等库;然后python安装protobuf等文件

.........................protobuf......................

cd ~ git clone https://github.com/google/protobuf.git 
sudo apt-get install autoconf automake libtool curl  unzip 
cd protobuf 
./autogen.sh 
./configure --prefix=/usr/local
make 
make check 
sudo make install 
sudo ldconfig # refresh shared library cache.

.........................glog..........................

modify CMakeLists.txt
add this to CMakeLists:
set(BUILD_SHARED_LIBS TRUE)
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

.........................gflags.........................

modify CMakeLists.txt
add this to CMakeLists:
set(GFLAGS_BUILD_SHARED_LIBS TRUE)
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

(2).使用系统自带的python库编译caffe, anaconda安装tensorflow, 这样两种库就不会打架了,副作用就是必须用多版本的python, 网上有pydev的方法可以解决这个问题.

以上两种方法亲测有效.但是我更倾向于第一种,而且我自己的机器也是按照第一种方法安装的.

A.安装Anaconda2.

下载和安装Anaconda2.并替换掉libstdc++,libgomp这几个4.x版本的gcc编译动态库软连接 :

rm -rf /home/your_path/anaconda2/lib/libstdc++.so
rm -rf /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libstdc++.so
rm -rf /home/your_path/anaconda2/lib/libstdc++.so.6
rm -rf /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libstdc++.so.6
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.21 /home/your_path/anaconda2/lib/libstdc++.so.6
ln -s /home/your_path/anaconda2/lib/libstdc++.so.6 /home/your_path/anaconda2/lib/libstdc++.so
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.21 /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libstdc++.so.6
ln -s /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libstdc++.so.6 /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libstdc++.so
rm -rf /home/your_path/anaconda2/lib/libgomp.so
rm -rf /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libgomp.so
rm -rf /home/your_path/anaconda2/lib/libgomp.so.1
rm -rf /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libgomp.so.1
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgomp.so.1.0.0 /home/your_path/anaconda2/lib/libgomp.so.1
ln -s /home/your_path/anaconda2/lib/libgomp.so.1 /home/your_path/anaconda2/lib/libgomp.so
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgomp.so.1.0.0 /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libgomp.so.1
ln -s /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libgomp.so.1 /home/your_path/anaconda2/pkgs/libgcc-4.8.5-2/lib/libgomp.so

B.之后就是安装caffe安装的依赖项.

sudo apt-get install libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

C.按照官方的要求修改makefile.

https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide

D编译caffe.

6.编译opencv3.1

A.首先安装opencv依赖项

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev libtbb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

B.编译opencv

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/your_path/opencv3 -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/home/your_path/anaconda2/include/python2.7/ -D PYTHON_INCLUDE_DIR2=/home/your_path/anaconda2/include/python2.7  -D PYTHON_LIBRARY=/home/your_path2/anaconda/lib/libpython2.7.so -D PYTHON_PACKAGES_PATH=/home/your_path/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/ -D BUILD_EXAMPLES=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D PYTHON2_LIBRARY=/home/your_path/anaconda2/lib/libpython2.7.so -D BUILD_opencv_python3=OFF -D BUILD_opencv_python2=ON ..

注意最后是空格加两点

7.安装theano

这个比较简单,直接sudo apt-get theano就安装了

8.安装Tensorflow

因为之前已经安装较高且较新的protobuf之类的依赖库, 所以tensorflow安装时不会替换更新一点的protobuf, 因此安装后不会出现打架的情况.