ResNet学习记录

偏执的太偏执、 2022-04-11 07:21 231阅读 0赞

1.首先电脑要安装linux，nvidia，cuda，cudnn，opencv，caffe

2.[prototxt网络结构可视化网站][prototxt]

3.比较好的博客：[https://www.cnblogs.com/denny402/p/5137534.html][https_www.cnblogs.com_denny402_p_5137534.html]

4.[ResNet50的具体结构][ResNet50]

以下为安装过程，摘自博客：[http://www.cnblogs.com/denny402/p/5067265.html][http_www.cnblogs.com_denny402_p_5067265.html]

**一、版本**

linux系统：Ubuntu 14.04 （64位）

显卡：Nvidia K20c

cuda: cuda\_7.5.18\_linux.run

cudnn: cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc

**二、下载**

Ubuntu 14.04下载地址：http://www.ubuntu.com/download/desktop （64bit)

cuda7.5下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/  ，下载对应的操作系统和版本cuda\_7.5.18\_linux.run，放到~根目录下

cudnn下载址：https://developer.nvidia.com/cudnn, 需要注册，并通过审核才能下载，下载相应文件cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc.tgz, 放到~根目录下.审核一般一至两天，等不及的同学可到[http://pan.baidu.com/s/1bnOKBO][http_pan.baidu.com_s_1bnOKBO] 下载

**三、开始安装**

**1、安装ubuntu，此文不关注。**

** 2、禁用nouveau驱动**

按Ctrl+Alt+F1进入命令提示符,新建一个黑名单文件

# sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

输入

blacklist nouveau
    options nouveau modset=0

保存退出（:wq)

然后执行

# sudo update-initramfs -u

执行 lspci | grep nouveau查看是否有内容

# lspci | grep nouveau

如果没有内容 ，说明禁用成功，如果有内容，就重启一下再查看

# sudo reboot

重启后，进入登录界面的时候，不要登录进入桌面，直接按Ctrl+Alt+F1进入命令提示符。

**3、安装cuda 7.5**

先安装一些常用的软件，注意整个过程需要联网

# sudo service lightdm stop
    # sudo apt-get install g++
    # sudo apt-get install git
    # sudo apt-get install freeglut3-dev

接下来进入~根据目录安装cuda 7.5

# cd
    # sudo sh cude_7.5.18_linux.run

安装的时候，要让你先看一堆文字（EULA)，我们直接不停的按空格键到100%，然后输入一堆accept,yes,yes或回车进行安装。

安装完成后，重启，然后用ls查看一下，是否生成了四个左右以nvidia开头的文件夹

# ls /dev/nvidia*

如果有，说明安装成功了，如果没有，可能不成功，需要卸载重装。卸载命令如下：

# sudo /usr/local/cuda-7.5/bin/uninstall_cuda_7.5.pl
    # sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

如果你还不放心是否安装成功，请参考其它教程，编译Samples进行测试。

最后，配置环境变量，我们直接放在系统配置文件profile里面，先打开profile文件

# sudo vi /etc/profile

在最后面加入两行代码，如果你还不会用vi进行编辑，请百度

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存退出，至此cuda 7.5安装完毕。

**4、安装caffe**

先下载caffe

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

然后安装一堆第三方库

sudo apt-get install libatlas-base-dev
    
    sudo apt-get install libprotobuf-dev
    
    sudo apt-get install libleveldb-dev
    
    sudo apt-get install libsnappy-dev
    
    sudo apt-get install libopencv-dev
    
    sudo apt-get install libboost-all-dev
    
    sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
    
    sudo apt-get install libgflags-dev
    
    sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
    
    sudo apt-get install liblmdb-dev
    
    sudo apt-get install protobuf-compiler

接着，安装opencv

# cd caffe
    # sudo git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
    # cd Install-OpenCV/Ubuntu
    # sudo sh dependencies.sh
    # cd 2.4
    # sudo sh opencv2_4_10.sh

接下来，编译caffe

# cd ~/caffe
    # sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
    # make all

至此，caffe安装完成。

中途可能出现错误：

**[hdf5.h: 没有那个文件或目录][hdf5.h_]**

**可能会遇到以下bug：**

![20181205091720569.png][]

5、配置运行环境

caffe运行时需要调用cuda的库，我们在/etc/ld.so.conf.d目录下新建一个cafe.conf文件，将所需要用的库的目录写入

# sudo vi /etc/ld.so.conf.d/caffe.conf

添加内容：

/usr/local/cuda/lib64

保存退出（：wq)

更新配置

# sudo ldconfig

**6、测试caffe**

下载mnist数据

# cd ~/caffe
    # sudo sh data/mnist/get_mnist.sh
    # sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh

运行时，如果你有GPU，则不需要修改配置文件，如果没有gpu，则需要修改配置文件lenet\_solver.prototxt

# sudo vi examples/mnist/lenet_solver.prototxt

将最后一行的solver\_mode:GPU改为solver\_mode:CPU

配置好后，就可以运行了

# sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh

注意，运行caffe程序时，必须在caffe的根目录下，不然会出错

**7、安装cudnn进行加速**

假设事先已经下载好cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc.tgz放到~根目录

\# cd

# sudo tar xvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc.tgz
    # cd cuda/include
    # sudo cp *.h /usr/local/include/
    # cd ../lib64
    # sudo cp lib* /usr/local/lib/
    # cd /usr/local/lib
    # sudo chmod +r libcudnn.so.4.0.4
    # sudo ln -sf libcudnn.so.4.0.4 libcudnn.so.4
    # sudo ln -sf libcudnn.so.4 libcudnn.so
    # sudo ldconfig

将caffek根目录下 Makefile.config中 USE\_CUDNN 行的注释去除，然后重新进行编译。

# cd ~/caffe
    # sudo vi Makefile.config

将USE\_CUDNN 行的注释符号\#去除，即 USE\_CUDNN := 1

然后重新编译

# sudo make clean
    # sudo make all

到此，全部安装完成。

如果没有gpu,则不能用cudnn。

[prototxt]: http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
[https_www.cnblogs.com_denny402_p_5137534.html]: https://www.cnblogs.com/denny402/p/5137534.html
[ResNet50]: https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/79057994
[http_www.cnblogs.com_denny402_p_5067265.html]: http://www.cnblogs.com/denny402/p/5067265.html
[http_pan.baidu.com_s_1bnOKBO]: http://pan.baidu.com/s/1bnOKBO
[hdf5.h_]: https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/52037121
[20181205091720569.png]: /images/20220411/8a7cfb0798944982909c5a6e08c59160.png