IT工程師數位筆記本

TK1 Caffe 安裝過程記錄：開箱后進入唯一目錄。默認用戶名和密碼都是ubuntu. 安裝之后重啟進入圖形界面。

cd NVIDIA-INSTALLER/sudo ./installer.sh

（installer.sh只能運行一次，想推倒重來可以看這里刷機。）
安裝過程需要的CUDA，OPENCV都可以從官方網站下載到。

CUDA6.5 安裝

TK1可以支持到CUDA6.5，從官網下載Ubuntu14.04對應的版本進行安裝

sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r21.2-6-5-prod_6.5-34_armhf.debsudo apt-get updatesudo apt-get install cuda-samples-6-5sudo apt-get install cuda-toolkit-6-5

設置當前用戶下可以訪問GPU

sudo usermod -a -G video $USER

修改環境變量

vim ~/.bashrc

在最后一行添加：

# Add CUDA bin & library paths:export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/loca/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH

配置好環境變量，在終端執行：

source ~/.bashrc

可以通過命令：

nvcc -V

查看編譯環境是否安裝成功。要運行例子的話記得先make

OPENCV2.4.10安裝

安裝opencv需要的安裝包也可以在上面給的官網中下載到
在終端執行命令：

sudo apt-add-repository universesudo apt-get update

cd到opencv資源目錄

sudo dpkg -i libopencv4tegra-repo_l4t-r21_2.4.10.1_armhf.debsudo apt-get updatesudo apt-get install libopencv4tegra libopencv4tegra-dev

Caffe安裝

我們需要先安裝caffe的依賴包

sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler gfortran libboost-dev cmake libleveldb-dev libsnappy-dev libboost-thread-dev libboost-system-dev libatlas-base-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev gcc-4.7 g++-4.7 

安裝git，下載并安裝caffe

sudo apt-get install -y gitgit clone https://github.com/BVLC/caffe.gitcd caffe && git checkout devcp Makefile.config.example Makefile.configsed -i "s/# CUSTOM_CXX := g++/CUSTOM_CXX := g++-4.7/" Makefile.config

需要修改默認的gcc版本為4.7，之后

make all -j4

等待一段時間安裝完成之后，運行caffe的測試包來檢查安裝成功與否

make runtest -j4

至此安裝過程完畢。運行一下caffe的例子測試性能

build/tools/caffe time --model=models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt --gpu=0

如果在make all 的過程出現報錯，可以參看error具體是什么問題，百度或者Stack Overflow提問應該都可以解決。

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