cuda-convnet 的运行环境设置

本文主要是介绍cuda-convnet 的运行环境设置，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

        这段时间学习deep learning，下载了cuda-convnet 学习CNN。想要运行这个代码，需要GPU的机器，同时需要安装cuda以及python等。从裸机到运行成功，花费了一些时间。因第一次安装，没有头绪，未将出错情况一一记下。这次先写下基本流程记以及问题的解决方法链接，具体细节等下次安装时，再逐步整理。

        硬件： 

        (1) cpu:  Intel(R) Core(TM) i7-4930K CPU @ 3.40GHz

        (2) gpu: NVIDIA GTX 770

        操作系统：

        centOS 6.4

       （ubunto 不知什么原因，未能安装成功）

       

        安装步骤：

        1.  安装显卡驱动

             方法详见：点击打开链接

        2.  安装cuda5.5

             方法详见：安装cuda方法1以及安装cuda方法2

             在编译cuda 下samples的过程中，可能会遇到 以下一些问题：

             ld: cannot find -lglut  / libX11

             解决方法参见官方说明文档：点击打开链接

        3.  python 安装

             centos 6.4 中自带python 2.6.6，不需要升级即可运行cuda-convent程序。（升级后安装其它相关组件，反而会出现问题）

        4. python-devel, numpy, python-magic, python-matplotlib,atlas-devel安装

            安装这些相关组件，走了不少弯路，大部分可以下命令搞定：

yum install ***

    进行安装，如果使用上述命令找不到安装包，再从网上手动下载。（跟着网上一些教程，一步一步地死磕，是要吃大亏的，特别是 atlas-devel, 完全可以上述命令搞定）

       5.  gcc, g++升级

             这步执行有没有必要，我没有验证过，我从4.4升级至4. 6方法：gcc升级方法

       6.  cuda-convnet 中环境设置

            （1）按说明修改build.sh

            （2）修改Makefile:

                      将：       

INCLUDES :=  -I$(PYTHON_INCLUDE_PATH) -I$(NUMPY_INCLUDE_PATH) -I./include -I./include/common -I./include/cudaconv2 -I./include/nvmatrix

                      改为：

INCLUDES :=  -I$(PYTHON_INCLUDE_PATH) -I$(NUMPY_INCLUDE_PATH) -I$(CUDA_SDK_PATH) -I./include -I./include/common -I./include/cudaconv2 -I./include/nvmatrix

           （3）修改common-gcc-cuda-5.5.mk

                      将其中g++4.6改为g++

       7. 修改magic的相关代码

           可能是旧版本的问题，py 文件中有些代码中存在magic.open()，需要改为magic.from_buffer().

     

           经过上述配置，运行 sh build.sh，如果在./bin/linux/release/路径下生成_ConvNet.so，即表明配置成功。

           如果是非root 用户，运行时还会出现：找不到libcudart.so的问题，需要设置当前用户下的LD_Library_path变量，设置方法如下：

           http://www.cnblogs.com/waterlin/archive/2011/07/14/2106056.html

           http://hi.baidu.com/aragon2/item/3e73e618e44e4042e75e0688

  

           以上方法为较粗略的步骤概括，还需要在以后进行更为详细的总结。

       

            

这篇关于cuda-convnet 的运行环境设置的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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