Caffe安裝以及GPU服務器設置並行
本人新手，在學習GPU服務器的使用，歡迎大家一起交流。這篇博客主要講的是之前安裝的CPU版本的caffe後，進行修改爲gpu的版本。
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caffe的安裝（非GPU）
這個很簡單，在網上就有很多的安裝教程，但我這裏也稍微講下吧。我這裏用的是Ubuntu的系統。
首先登陸root賬號
下載依賴包：
apt-get install git
apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
apt-get install –no-install-recommends libboost-all-dev
apt-get install libatlas-base-dev
apt-get install python-dev
apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
下載Caffe源碼：
git clone https://github.com/bvlc/caffe.git
cd caffe/
mv Makefile.config.example Makefile.config
修改Makefile.config：
vi Makefile.config
如果電腦上沒有gpu，需要把其中的CPU_ONLY打開，就是去掉註釋。
下面這個是vi的一些操作指令，本人新手，所以想新手都可能會用到。
http://www.cnblogs.com/88999660/articles/1581524.html
編譯Caffe：
make -j
對了，本人一開始用的電腦比較舊多線程貌似不支持，編譯就用的是
make all
如果只是在CPU上運行，到這裏就結束了，下面是我自己遇到的一些問題和解決
nccl安裝
有很多教程是在caffe安裝之前做這部的，但是我說了，我之前的caffe是已經裝好的CPU版的，所以之後想改，就自己找了資料，進行修改了。因爲用的是多GPU的服務器，肯定要並行運算啊，不然要那麼多GPU幹嘛？所以要並行就要安裝nccl，不然是不行的。
安裝步驟：
git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git
cd nccl
sudo make install -j4
NCCL 庫和文件頭將安裝在 /usr/local/lib 和 /usr/local/include 中。
重新編譯caffe
之前說了，很多教程是在編譯caffe之前安裝nccl的，爲什麼呢，因爲修改了Makefile.config啊！！
因爲要進行並行使用，所以在Makefile.config中要把USE_NCCL=1前面的註釋去掉，同樣使用vi命令啦。
這樣修改保存後，接下來就是重新編譯caffe了。
首先，是將之前的clean掉了，輸入：
make clean
然後，重新編譯：
make -j
並行計算和調試錯誤
到這裏之後，我就試着使用：
./build/tools/caffe train -solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all
進行測試啦，結果果然出錯了。。。。。
具體的錯誤就是：
error while loading shared libraries: libnccl.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
說是沒有這個文件，我又開始搜啊搜。。。
結果是在一篇博客找到解決方案：
具體的原因說是：但執行需要調用該共享庫的程序的時候, 程序按照默認共享庫路徑找不到該共享庫文件。
方法很簡單，就是用root賬戶執行下:
ldconfig
這個命令，就好了，對了，第一個是L的小寫，不是i的大寫哦。
對了，這個博客地址是：
http://www.cnblogs.com/Anker/p/3209876.html
有興趣可以看看的。
我解決好這個問題後又開心的執行上面的：
./build/tools/caffe train -solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all
結果就是又出錯了啊！！！錯誤就是下面這個：
Check failed: result == ncclSuccess (1 vs. 0) unhandled cuda error
大概看了一下，意思就是nccl沒有成功，我沒有再上網亂搜，而是想起來之前看的GPU服務器的介紹，想起來我這臺服務器上有9塊GPU，但實際上只有8塊是真的能使用的，另一塊是服務器自己的用來顯示什麼的一些其他功能的，所以我就想是不是那塊的原因，於是我就修改了下命令：
./build/tools/caffe train -solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu 0,1,2
這次終於沒有出錯，開始了它該做的事情。
（所以大家做事要耐心。。。）
隨便說些
其實我就是個新手，就是蒐集了些資料，想方便自己，也方便別人看看，如果有人看得到的話。。。