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emily 该用户已被删除
发表于 2017-2-8 10:25:04
43752
本文介绍如何以快速且简单的方式开启NVIDIA GPU上的Caffe之旅。

安装CAFFE的系统要求:
如果安装可以在GPU上运行的Caffe版本,需要满足如下条件:
1. 64位Linux系统(本攻略是根据Ubuntu 14.04总结)-系统要求
2. NVIDIA CUDA 7.5及以上(CUDA 8.0需要NVIDIA Pascal架构的GPU)-CUDA平台要求
3. cuDNN v5.1-需要的深度学习SDK
4. 需要支持计算能力3.0及以上的NVIDIA GPU-硬件要求
备注(Tesla GPU计算能力参考,或者可以访问https://developer.nvidia.com/cuda-legacy-gpus关注其他NVIDIA GPU信息):
GPU计算能力
Tesla P1006.0
Tesla P406.1
Tesla P46.1
Tesla M405.2
Tesla M405.2
Tesla K803.7
Tesla K403.5
Tesla K203.5
Tesla K103.0


怎么下载并安装Caffe
步骤1. 安装CUDA
想要在NVIDIA GPU上跑CAFFE,需要首先安装CUDA Toolkit(怎么安装CUDA Toolkit,请点击https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)
步骤2. 安装cuDNN
当CUDA Toolkit安装完毕,即需要下载Linux版本的cuDNN v5.1 Library (点击链接下载:https://developer.nvidia.com/cudnn,需要注意的是需要先注册Accelerated Computing Developer Program)。下载完成后解压文件然后拷贝到CUDA Toolkit目录(比如:/usr/local/cuda/):
$ sudo tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local
步骤3. 安装从属文件(Dependencies)
CAFFE需要一些软件包才可以运行,这些函数库需要在你的系统程序包管理器中可用。
在Ubuntu14.04上,以下的指令可以安装必要的函数库
$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev git
$ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
步骤4. 安装NCCL
NVIDIA NCCL需要在多个GPU上运行Caffe,NCCL可以通过执行以下指令安装:
$ git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git
$ cd nccl
$ sudo make install -j4
NCCL函数库和头文件需要被放在/usr/local/lib and /usr/local/include下。
步骤5. 安装Caffe
建议安装NVIDIA分区中最新发布的Caffe版本https://github.com/NVIDIA/caffe/releases
这份攻略发布时,Caffe的最新版本是0.15.9
$ wget https://github.com/NVIDIA/caffe/archive/v0.15.9.tar.gz
$ tar -zxf v0.15.9.tar.gz
$ cd caffe-0.15.9
$ cp Makefile.config.example Makefile.config
用文本编辑器打开最新生成的Makefile.config,按照以下所示更改:
Uncomment the line USE_CUDNN := 1. This enables cuDNN acceleration.
Uncomment the line USE_NCCL := 1. This enables NCCL which is required to run Caffe on multiple GPUs.
然后保存并关闭此文件,这时即可以编译Caffe:
$ make all -j4
当这条指令完成时,build/tools/caffe下Caffe 二进制即可用。
准备图片数据库
图片数据库可被用来测试Caffe的训练效果,Caffe自带加载了 ILSVRC12 ("ImageNet")的模型。原始图片文件(Original Images)可以访问此链接下载:http://image-net.org/download-images (需要注册账号并同意他们的条款)。当完成下载并解压文件后,继续操作后面的步骤(假设图片文件被放在如下的磁盘位置):
/path/to/imagenet/train/n01440764/n01440764_10026.JPEG
/path/to/imagenet/val/ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
步骤6. 下载Auxiliary Data
$ ./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh
步骤7. 创建数据库
用文本编辑器打开文件:examples/imagenet/create_imagenet.sh,并做以下修改:
1. 修改变量TRAIN_DATA_ROOT 和 VAL_DATA_ROOT 为解压原始图片文件(Original Images)的位置;
2. 设置RESIZE=true 以使图片可以在被加进数据库之前可以自适应调整大小;
3. 保存并关闭文件。
然后即可以通过以下指令创建数据库
$ ./examples/imagenet/create_imagenet.sh
通过以下指令创建均值图像文件
$ ./examples/imagenet/make_imagenet_mean.sh


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发表于 2017-2-8 12:13:05
收藏了 学习 学习
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发表于 2018-6-15 21:54:34
不太了解这个的,觉得不错












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