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1、ubuntu安装caffe-python-opencv-matlab- 作者： 日期：Ubuntu安装caffe及python和opencvUbuntu版本：16.04.03 LTS，可以比较顺利地全部安装python所需的各种依赖，而不需要安装anaconda包。否则会引起新的软件之间的冲突。Opencv：2.4.9Python：2.7Cuda：8.0Cudnn：5.1Caffe安装官网：http:/caffe.berkeleyvision.org/installation.html1. 解决无http:/caffe.berkeleyvision.org/installation.html法
2、安装ubuntu操作系统的问题最近楼主购入一台华硕游戏本，发现无法安装ubantu。在安装中发现除了debian外所有使用自动安装方式的linux发行版均不能安装，于是研究就开始了。opensuse卡在写入引导，fedroa和centos卡在启动，ubuntu卡在启动安装，怀疑是u盘制作工具有问题，于是尝试了几种工具，就连dd命令也试过了，结果都无法解决。 解决方法：重新开机，光标选中“Install Ubuntu” ，按“e”，进入grub界面，将倒数第二行中的“quiet splash -”改为“nomodeset”。F10保存，就可以进入安装界面，进行安装。安装ubuntu系统之后，还需
3、要将Ubuntu集成的开源驱动加入黑名单，即增加/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在该文件中增加如下两行：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0激活上述文件发挥功能，执行sudo update-initramfs u 执行 $lspci | grep nouveau，查看是否有内容，没有说明禁用成功，如果有内容，就执行：$sudo reboot2. 安装caffe及python先下载caffe# sudo
4、 git clone https:/ sudo apt-get install libatlas-base-dev# sudo apt-get install libprotobuf-dev# sudo apt-get install libleveldb-dev# sudo apt-get install libsnappy-dev# sudo apt-get install libopencv-dev# sudo apt-get install libboost-all-dev# sudo apt-get install libhdf5-serial-dev# sudo apt-get i
5、nstall libgflags-dev# sudo apt-get install libgoogle-glog-dev# sudo apt-get install liblmdb-dev# sudo apt-get install protobuf-compiler# sudo apt-get install python-dev接着，安装opencv# cd caffe# sudo git clone https:/ cd Install-OpenCV/Ubuntu# sudo sh dependencies.sh# cd 2.4# sudo sh opencv2_4_10.shopen
6、cv的另一种安装方式直接克隆下来sudo git clone https:/ cd Install-OpenCV/Ubuntu/2.4给所有shell脚本加上可执行权限chmod +x *.sh安装其他版本出错了,建议装这个:sudo ./opencv2_4_9.sh或：sudo sh opencv2_4_10.sh最终出现OpenCV ready to be used(表示成功)接下来，编译caffe# cd /caffe# sudo cp Makefile.config.example Makefile.config# make all至此，caffe安装完成。3. 安装python所需要
7、的各种依赖Cython=0.19.2numpy=1.7.1scipy=0.13.2scikit-image=0.9.3matplotlib=1.3.1ipython=3.0.0h5py=2.2.0leveldb=0.191networkx=1.8.1nose=1.3.0pandas=0.12.0python-dateutil=1.4,=2.5.0python-gflags=2.0pyyaml=3.10Pillow=2.3.0six=1.1.0可以尝试采用如下命令安装上述库文件，但是没有验证过：sudo pip install -r ./python/requirements.txt如果没有pi
8、p需要先安装下pip：sudo apt install python-pip安装好上述python的依赖之后重新对caffe进行编译。并且执行make pycaffe编译。编译好之后，在python环境下可以执行import caffe和import cv2功能。如果python可以顺利导入这两个库，则说明安装成功，否则安装失败。如果要使用caffe的python，还需要修改Makefile.config文件中关于python的目标部分如下：将PYTHON_INCLUDE:=/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include修改为： PYTH
9、ON_INCLUDE:=/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include4. 安装nvidia显卡驱动这里要尤其注意，安装显卡驱动要先切换到文字界面，(按Ctrl+Alt+F1F6).所以，启动电脑后，先进入文字界面。从recovery mode进入Ubuntu之后，crtl+alt+F1可进入命令行模式（tty）。crtl+alt+F7可退出命令行模式。首先改变驱动程序的文件属性为可执行文件。$ chmod a+x /home/username/NVIDIA.run当输入安装指令时，不要简单地输入 sudo ./.run，而是
10、输入：sudo ./NVIDIA.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files-no-x-check：安装驱动时关闭X服务-no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件这样再reboot，就不会出现循环登录的问题。注意：这里的NVIDIA.run代表包含具体的从NVIDIA官网下载的驱动的版本号。上述指令可以避免显卡安装之后的循环登录问题。如果在安装时直接输入安装指令，则会在登录界面输入密码后依然跳转回登陆界面，无限循环，这是我在使用.run文件安装
11、时遇到的问题，上述安装指令是一个亲测有效的解决方案。有时在安装nvidia显卡之前，可能需要卸载已有的显卡驱动。删除以前激活的显卡驱动或者旧版本的nvidia官方驱动，在终端中输入如下命令：sudo apt-get purge remove nvidia-*sudo apt-get remove -purge nvidia-331-updates如果安装的是官网下载的驱动, 则重新运行run文件来卸载sh ./nvidia.run uninstall5. 安装nvidia显卡驱动21. 删除之前安装的nvidia驱动，运行 sudo apt-get purge nvidia-*2. 删除已有驱
12、动也可用sudo apt-get autoremove nvidia-* 命令3.2. 添加第三方驱动源，运行 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 或者 sudo apt-add-repository ppa:xorg-edgers/ppa3. 更新源，运行 sudo apt-get update4. 查询nvidia驱动可用版本，运行sudo apt-cache search nvidia-* 查询相应版本4. 安装驱动，运行 sudo apt-get install nvidia-3676. 安装cuda可参考nvidia公司官
13、网的NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX.pdf进行安装。(1) 修改gcc/g+版本(这一步似乎不执行也能使得cuda正常运行)由于cuda8不支持gcc/g+5以后的版本，所以需要做以下更改。改变系统默认的gcc/g+编译器版本，换成gcc/g+-51. sudosu2. cd././usr/bin3. ln-s/usr/bin/g+-5/usr/bin/g+-f4. ln-s/usr/bin/gcc-5/usr/bin/gcc-f这样，gcc就默认成gcc-5，g+也默认成g+-5了。(2) 下载cuda包后执行以下命令：1 sudo chmo
14、d 777 cuda_8.0.44_linux.run2 sudo ./cuda_8.0.44_linux.run注意：执行后会有一系列提示让你确认，但是注意，有个让你选择是否安装nvidia367驱动时，一定要选择否：Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?因为前面我们已经安装了更加新的nvidia367，所以这里不要选择安装。其余的都直接默认或者选择是即可。(3) 环境变量配置打开/.bashrc文件：sudogedit /.bashrc将以下内容写入到/.bashrc尾部：1 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin$PATH:+:$PATH2 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH:+:$LD_LIBRARY_PATH激活环境变量设置：source /.bashrc(4) 添加环境变量(如果已执行(3),则本步
