安装faster rcnn caffe 傻子教程 从驱动到运行

在介绍如何从驱动到运行安装Faster R-CNN Caffe环境之前，我们需要了解几个关键组件，包括NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN。NVIDIA驱动是操作系统与NVIDIA硬件通信的必需品，而CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，让开发者能够利用NVIDIA GPU强大的并行计算能力来解决复杂的计算问题。cuDNN是专门为深度神经网络设计的GPU加速库。 接下来，我们详细讲述整个安装流程。 我们需要正确卸载系统中原有的NVIDIA驱动，因为旧驱动可能会与新驱动产生冲突。这可以通过命令行工具apt-get来完成。使用sudo apt-get remove --purge nvidia*命令可以卸载所有与nvidia相关的包，然后编辑/etc/modprobe.d/blacklist.conf文件，添加blacklist nouveau指令，禁用nouveau第三方驱动。修改完成后，更新内核初始化ramdisk（initramfs），并重启系统。重启后，通过lsmod | grep nouveau命令检查没有输出，说明nouveau驱动已被禁用。之后，可以设置NVIDIA驱动的安装权限，通过命令sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run，并在禁用X服务的情况下安装驱动。在安装过程中，使用参数--no-opengl-files、--no-x-check和--no-nouveau-check，可以避免安装不必要的组件，并减少安装过程中的错误提示。安装完成后，重启系统，通过nvidia-smi命令可以检查驱动是否安装成功。 CUDA是安装深度学习框架的关键一环。安装CUDA首先需要下载CUDA Toolkit安装包，然后执行安装命令，比如对于CUDA 9.0 Toolkit，命令可能如下：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run --no-opengl-libs。在安装过程中，会提示用户阅读并接受许可协议，并询问是否安装驱动、工具包以及示例等。通常，驱动安装已经完成，我们可以选择不安装，但工具包和示例通常需要安装。安装完成后，需要设置环境变量，通常包括PATH和LD_LIBRARY_PATH变量，这样在命令行中就可以直接调用CUDA相关命令了。通过运行设备查询命令./deviceQuery，来验证CUDA是否正确安装。如果显示出CUDA的版本以及检测到的GPU设备信息，说明CUDA已经安装成功。 cuDNN是深度学习框架所需的GPU加速库，安装过程相对简单。下载cuDNN压缩包后，将其解压并复制到CUDA的安装目录中，例如/usr/local/cuda-9.0。通常，这涉及到将cuDNN的头文件复制到CUDA的include目录，将库文件复制到lib目录，以及将库文件的符号链接放到lib64目录下。同样需要更新环境变量以便系统能够找到这些库文件。 现在，NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN都已经安装好，接下来就是安装深度学习框架，例如Faster R-CNN Caffe。由于Faster R-CNN Caffe依赖于特定的CUDA版本，所以在安装之前需要检查CUDA版本是否兼容。安装Faster R-CNN Caffe通常需要下载源代码并进行编译。在这个过程中，可能需要一些依赖库，这些依赖库可以通过包管理器来安装。一旦所有依赖库安装完毕，就可以使用CMake和make命令进行编译安装了。编译成功后，就可以运行Faster R-CNN Caffe模型了。 需要注意的是，从实际操作上看，配置深度学习环境是一个比较复杂且容易出错的过程，所以如果在安装过程中遇到问题，应该仔细检查每一步是否都按照指南正确执行，同时还需要根据系统日志和错误提示来进行问题定位和解决。在某些情况下，可能还需要检查硬件是否满足要求，或者考虑安装其他版本的软件来规避一些兼容性问题。