Ubuntu 14.04にCaffeをインストール(GPU編)

Caffeの導入手順について。
前に書いたのが結構微妙だったので書き直し。(ChainerばっかでCaffeは使って無いけど。)
前のやつ：Ubuntu14.04にCaffeをインストール(CPUモード)

ubuntu 14.04 上で試しました。
まあ公式HPどおりですが。メモがてら書いてきます。

#CUDAのインストール

# 最新版をインストール
$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

cuDNN

cuDNNを導入すると速くなるらしい。(NvidiaのDeveloper登録が必要)
入れなくても可。

# 登録してブラウザからダウンロード
$ tar xvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-rc-tgz
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64

依存関係のインストール

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

Caffe のダウンロード

# gitが入ってなければ
$ sudo apt-get install git

# home直下に置きます。わかる人は好きなところにどうぞ。
$ cd
$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

#Makefile.config の設定
cudnnを使わないならそのままでOK

$ cd caffe
$ cp Makefile.config.example Makefile.config

cnDNNを使うなら5行目をアンコメントアウト

Makefile.config

# USE_CUDNN := 1
↓
USE_CUDNN := 1

コンパイル

$ make -j4 all のようにすると並列処理ができる。数字はCPUのコア数。
時間がかかるのでフルパワーでやるのがおすすめ。

$ make all
$ make test
$ make runtest

テストが全部パスできればcaffeの環境構築は終了。
失敗した時は、問題を解決してから $make cleanをして$make allからやり直し。

Python でCaffe を使うための環境構築

python系

$ sudo apt-get install python-dev python-pip python-numpy python-skimage gfortran

pipで必要なライブラリのインストール

$ sudo pip install -r ~/caffe/python/requirements.txt

コンパイル

$ make pycaffe

パスを通す。(bashの例)

$ echo 'export PYTHONPATH=~/caffe/python/:$PYTHONPATH' >> ~/.bashrc
# 反映させる
$ source ~/.bashrc

あとは

$ python
>>> import caffe

でcaffeが読み込まれればOK。