Ubuntu16.04上安装cudnn教程和opencv

https://blog.csdn.net/wang15061955806/article/details/80791112

Ubuntu16.04上安装cudnn教程

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查看了caffe最新版程序的install requirement : https://github.com/BVLC/caffe,这里我安装的是CUDA8.0+cudnn5.0(注:其实使用cudnn6.0也可以,但是后来安装tensorfow-gpu1.0.1时,出现cudnn版本问题,其只支持cudnn5.0,似乎要到tensorflow1.3.0后才支持cudnn6.0,反正现在cudnn5.0也够用了!)

下载完成后解压,得到一个 cudn 文件夹,该文件夹下include 和 lib64 两个文件夹,命令行进入 cudn/include 路径下,然后进行以下操作:

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件
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然后命令行进入 cudn/lib64 路径下,运行以下命令:

  1. sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
  2. cd /usr/local/cuda/lib64/sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
  3. sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6 #生成软衔接
  4. sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so #生成软链接

安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功,若出现以下信息则表示安装成功:

  1. yhao@yhao-X550VB:~$ nvcc -V
  2. nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
  3. Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
  4. Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
  5. Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61
     
     
    opencv安装部分参考博客:
    https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78163171
    1.去官网下载opencv,在本教程中选用的时opencv3.4.1,其他版本的配置方法异曲同工。
    下载链接http://opencv.org/releases.html,选择sources版本

    2.解压下载下来的zip包

    unzip opencv-3.4.1.zip

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    3.进入到解压后的文件包中

    4.安装依赖库和cmake ,如果提醒需要apt-get update,那就先sudo su进入root权限,再sudo apt-get update,然后在执行下面命令

    sudo apt-get install cmake  

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    sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev  

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    5.安装完cmake之后执行命令 ,创建编译文件夹,不创建的会提示(如下图)
    In-source builds are not allowed.

    mkdir my_build_dir
    cd my_build_dir

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    这里写图片描述

    6.cmake一下

    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

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        注意:如果已经在新的文件夹中编译,但是还会出现之前的报错,把cmakecache.txt删了再编译就可

    期间可能会下载一个东西,等待一会儿就OK
    这里写图片描述

    7.执行命令,漫长的编译过程

    sudo make

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    这里写图片描述

    8.执行命令

    sudo make install

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    这里写图片描述

    9.sudo make install 执行完毕后OpenCV编译过程就结束了,接下来就需要配置一些OpenCV的编译环境首先将OpenCV的库添加到路径,从而可以让系统找到

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

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    执行此命令后打开的可能是一个空白的文件,不用管,只需要在文件末尾添加

    /usr/local/lib  

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    这里写图片描述

    10.执行如下命令使得刚才的配置路径生效

    sudo ldconfig  

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    这个时候可能会提示错误如下图所示(上部分)
    这里写图片描述
    sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
    /sbin/ldconfig.real: /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
    出现这个错误可能是由于系统BUG所致

    只需要分别输入上面图下部分的四行命令就可解决
    sudo mv /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org
    sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org
    sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1
    sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1

    11.配置bash

    sudo gedit /etc/bash.bashrc  

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    在最末尾添加

    PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig  
    export PKG_CONFIG_PATH  

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    保存,执行如下命令使得配置生效

    source /etc/bash.bashrc  

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    更新

    sudo updatedb  

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    12.至此所有的配置都已经完成
    下面用一个小程序测试一下

    找到
    cd到opencv-3.4.1/samples/cpp/example_cmake目录下
    我们可以看到这个目录里官方已经给出了一个cmake的example我们可以拿来测试下
    按顺序执行

    cmake .
    make
    ./opencv_example

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    即可看到打开了摄像头,在左上角有一个hello opencv
    即表示配置成功
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原文地址:https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/10009600.html