TX1刷機(jī)盗似,配置CUDA及Caffe安裝

一饭望、環(huán)境準(zhǔn)備

用JetPack刷機(jī)到16.04LTS
安裝Cuda 8.0.34和CuDnn v5.1

二、安裝caffe

2.1依賴庫安裝

sudo add-apt-repository universe
sudo apt-get update
sudo apt-get install cmake git aptitude screen g++ libboost-all-dev \
libgflags-dev libgoogle-glog-dev protobuf-compiler libprotobuf-dev \
bc libblas-dev libatlas-dev libhdf5-dev libleveldb-dev liblmdb-dev \
libsnappy-dev libatlas-base-dev python-numpy libgflags-dev \
libgoogle-glog-dev python-skimage python-protobuf python-pandas \
libopencv-dev

opencv也可以根據(jù)自己的需要選擇版本編譯澈侠,這里為了方便就這么安裝了

2.2 下載caffe

直接從BCLV的Git中下載

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 

不用使用Nvidia提供的caffe(32Bit)劫侧,TX1是64Bit的

2.3編譯caffe

修改caffe的配置文件

cd caffe
cp Makefile.config.sample Makefile.config
vim Makefile.config
去掉注釋,使用CuDNN哨啃,使用python層

然后編譯
make all -j4
用自帶的mnist測試一下

$ bash ./date/mnist/get_mnist.sh  
$ bash ./examples/mnist/create_mnist.sh  
$ bash ./examples/mnist/train_lenet.sh 

有個(gè)坑爹的情況是嚴(yán)樂春大哥的網(wǎng)站可能會(huì)崩烧栋,所以數(shù)據(jù)下不全,自己拷一下數(shù)據(jù)就好拳球。

2.4使用g++編譯caffe中的classification.cpp文件

參考博客[1]

2.5編譯pycaffe

講道理是沒什么問題的审姓,但是忘記編譯和測試了,下次搞了再更新祝峻。

參考博客

http://blog.csdn.net/q6324266/article/details/52193076
http://blog.csdn.net/zouyu1746430162/article/details/53391283

Trouble shooting

需要注意的是HDF5的頭文件路徑和庫路徑

HDF5_INCLUDE_DIRS := /usr/include/hdf5/serial/
HDF5_LIB_DIRS := /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include $(HDF5_INCLUDE_DIRS)
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib $(HDF5_LIB_DIRS)
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