《深度学习》课件 第6章 深度学习开源框架.pdf
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1、深度学习BIGDATA全国高校标准教材云计算姊妹篇,剖析大数据核心技术和实战应用第六章深度学习开源框架6.1 Caffe6.2 TensorFlow6.3 其它开源框架 习题 6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.LlCaffe框架 Caffe是一个清晰、高效、开源的深度学习框架,很适合初学者。它由加州大学伯克利的PHD贾扬清开发是应用最广泛的深度学习框架之一。贾扬清Caffe 6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.LlCaffe框架 Caffe是一个清晰、高效、开源的深度学习框架,很适合初学者。它由加州大学伯克利的PHD贾扬清开发是应用最广泛的深度学习框架之一。代码组织好。可读性
2、强,例子多。支持C+、Python 和Matlab0 采用MKL、OpenBLAS等 计算库,支持 GPU力口速。国内外都有较 活跃的社区、且有很多衍生 项目。6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe1、操作系统为cent enos72、安装Nvidia GPU驱动(1)添力口ELRep。源#rpm import https:/www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org#rpm-Uvh http:/www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpmrootlocalhost
3、 sudo rpm-Uvh http:/www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpmRetrieving http:/www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpmPreparing.#100%Updating/installing.1:elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo#*#100%6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe(2)安装显卡驱动#yum install nvidia-xll-drvnvidi
4、a-xll-drv-32bitn symbol nvUvmlnterfaceDupMemorydepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvUvmlnterfaceCheckEccErrorSlowpathdepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvUvmlnterfaceAddres
5、sSpaceCreatedepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvllvmlnterfaceCopyEngineAllocatedepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvllvmlnterfacellnregisterGpudepmod:WARNING:/lib/modules/
6、3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvUvmlnterfaceAddressSpaceDestroydepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvllvmlnterfaceRegisterUvmCallbacksdepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates
7、/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvllvmlnterfaceChannelAllocatedepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvllvmlnterfaceGetP2PCapsdepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvllvmlnte
8、rfaceDupAllocationdepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvllvmlnterfacePmaAllocPagesdepmod:WARNING:/lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/weak-updates/nvidia/nvidia-uvm.ko needs n symbol nvllvmlnterfaceSessionCreateDone.unknowunknowunknowunkno
9、wunknowunknowunknowunknowunknowunknowunknowVerifying:kmod-nvidia-367.27-1.el7.elrepo.x86_64 1/6Verifying:nvidia-xll-drv-32bit-367.27-1.el7.elrepo.x86_64 2/6Verifying:nvidia-xll-drv-367.27-1.el7.elrepo.x86_64 3/6Verifying:nvidia-xll-drv-361.45.11-1.el7.elrepo.x86_64 4/6Verifying:nvidia-xll-drv-32bit-
10、361.45.11-1.el7.elrepo.x86_64 5/6Verifying:kmod-nvidia-361.45.11-1.el7.elrepo.x86_64 6/6Updated:nvidia-xll-drv.x86_64 0:367.27-1.el7.elrepo nvidia-xll-drv-32bit.x86_64 0:367.27-1.el7.elrepoDependency Updated:kmod-nvidia.x86_64 0:367.27-1.el7.elrepoComplete!6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe(3)重启#rebo
11、ot(4)查看GPU信息#nvidia-smirootlocalhost mnist#nvidia-smi Tue Jun 14 15:20:01 2016I NVIDIA-SMI 361.45 Driver Version:361.45.11|I-+-+-+I GPU Name Pers1stence-M|Bus-Id Disp.A|Volatile Uncorr.ECC II Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|Memory-Usage I GPU-Util Compute M.|I=+=+=|I 0 GeForce GTX TIT.Off|0000:82:00.0 O
12、ff|N/A|I 0%50C P0 52W/2SOW|23M1B/12287M1B|0%Default|+-+-+-+-+I Processes:GPU Memory|I GPU PID Type Process name Usage|I No running processes found 6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe(5)安装CUDA 7.5 Toolkit:CUDA 7.5 Toolkit为Nvidia工具包。该工具包包括GPU加速库,调试和优化工具,C/C+编译器和运行库等。#cd/root/cDeep/Nvidia/#sh cuda_7.5.18
13、_linux.runDo you accept t he previously read EULA?(accept/decline/quit):acceptInst a ll NVIDIA Accelerat ed Graphics Driver for L1nux-x86_64 352.39?(y)es/(n)o/(q)uit):nInst a ll t he CUDA 7.5 Toolkit?(y)es/(n)o/(q)uit):yEnt er Toolkit Locat ion defa ult is/usr/local/cuda-7.5:Do you want t o inst all
14、 a symbolic link at/usr/local/cuda?(y)es/(n)o/(q)uit):yInst a ll t he CUDA 7.5 Samples?(y)es/(n)o/(q)uit):yEnt er CUDA Samples Locat ion default is/root:Inst alling t he CUDA Toolkit in/usr/1ocal/cuda-7.5.Inst alling t he CUDA Sanpies in/root.Copying samples t o/root/NVIOIA_CUDA-7.5_Samples now.Fini
15、shed copying sanples.MW-Summary-Driver:Not Select edToolkit:Inst a lled in/usr/local/cuda-7.5Samples:Inst a lled in/rootPlease nake sure t hat-PATH Includes/usr/1ocal/cuda-7.S/bin-LD_LIBRARY_path includes/usr/1ccal/cuda-7.5/1ib64,or.add/usr/local/cuda-7.5/lib64 t o/et c/ld.so.conf and run Idconfig a
16、s rootTo uninst all t he CUDA Toolkit,run t he uninst all script in/usr/1ocal/cuda-7.5/binTo uninst all t he NVIDIA Driver,run nvidia-uninst a llPlease see CUDZInst a11at ion_Guide_Limjx.pdf in/usr/1ocal/cuda-7.5/doc/pdf for det ailed informat ion on set t ing up CUDA.WARNING:Incomplet e inst allat
17、ion?This inst a llat ion did not inst all t he CUDA Driver.A driver of version at least 352.00 is required for CUDA 7.5 funct ionalit y t o work.To inst all t he driver using t his inst aller,run t he following connand.replacing wit h t he name of t his run file:sudo.run-silent-driverLogfile is/t ni
18、p/cudacinst al 1.22204.1 og 6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe(6)安装cuDNN v4:针对深度学习框架的一套GPU加速方案#cd/root/cDeep/Nvidia/#tar xvzf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz#cp cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda-7.5/include#cp cuda/lib64/libcudnn*/usr/local/cuda-7.5/lib64#chmod a+r/usr/local/cuda-7.5/lib64/libcud
19、nn*(7)配置环境变量#vim/etc/profile在文件最后添加export LD_LIBRARY_PATH=,$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-7.5/lib64export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5更新环境变量#source/etc/profile 6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe3、Caffe 安装(1)安装依赖库#source/etc/profile#yum install protobuf-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel#c
20、d/root/cDeep/Caffe/#unzip leveldb-master.zip#cd leveldb-master#./build_detect_platform build_config.mk./#make#cp-r include/leveldb/usr/local/include#cp/root/cDeep/Caffe/leveldb-master/out-static/libleveldb.a/usr/local/lib 6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe(2)安装GCC和GCC+#yum-y install gcc gcc-c+(3)安装GI
21、T和CMAKE#yum-y install git#yum-y install cmake(4)安装GLOG#cd/root/cDeep/Caffe/#tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz#cd glog-0.3.3#./configure#make#make install(5)安装 GFLAGS#cd/root/cDeep/Caffe/#unzip gflags-master.zip#cd gflags-master#mkdir build&cd build#export CXXFLAGS=-fPIC&cmake.&make VERBOSE=1#make&make inst
22、all(6)安装LMDB#cd/root/cDeep/Caffe/#unzip lmdb.zip#cd Imdb-mdb.master/libraries/liblmdb#make&make install 6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe(7)安装 HDF5#cd/root/cDeep/Caffe/#tar-xf hdf5-1.8.17.tar#cd hdf5-1.8.17#./configure prefix=/usr/local/hdf5#make&make install(8)安装OpenBlas#cd/root/cDeep/Caffe/#unzip
23、OpenBLAS.zip#cd xianyi-OpenBLAS-3f6398a#make#make PREFIX=/usr/local/openblas install(9)安装OpenCV#cd/root/cDeep/Caffe/#unzip opencv-2.4.13.zip#cd opencv-2.4.13#mkdir release&cd release#cmake-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local-D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON-D BUILD_EXAMPLES=ON.#mak
24、e#make install 6.1Caffe第六章深度学习开源框架 6.L2 安装 Caffe(10)修改配置文件#cd/root/cDeep/Caffe/#unzip caffe-master.zip&cd caffe-master#cp Makefile.config.example Makefile.config#vim makefile.config修改makefile,config文件里的信息1)USE_CUDNN:=1 使用cuda进行加速2)OPENCV_VERSION:=2 对应OpenCV版本是2.4.1 2.4.133)CUDA_DIR:=/usr/local/cuda-
25、7.5 cuda头文件及库目录4)BLAS:=open 使用openbiasBLASJNCLUDE:=/usr/local/openblas/include 设置头文件路径BLAS_LIB:=/usr/local/openblas/lib 设置动态库路径5)INCLUDE_DIRS:=/usr/local/include/usr/local/hdf5/include/usr/include/python2.76)设置其它依赖库头文件路径LIBRARY_DIRS:=/usr/local/lib/usr/lib/usr/local/hdf5/lib 设置其它依赖库动态库路径6.1Caffe第六章深
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