在ubuntu 14.04上LIFT: Learned Invariant Feature Points 环境配置所踩过的坑流过的泪(1)

在ubuntu 14.04上所做的工作

1. 安装Ubuntu14.04

从u盘安装。

1.1配置拼音输入法

怎么的都是双拼,然后就是拼音设置不出来,更改输入设置也没有什么用。
更新了软件升级,结果中文版ubuntu变成英文版了,算了 就这样。

1.2修改分辨率

之前的分辨率只能860*640
暂时选用了驱动设置中nvidia自带的驱动 才改过来分辨率

1.3在文件夹内打开终端

Linux在当前文件夹下打开终端

2 安装cuda8.0

2.1 用run文件安装失败

系统内自带的驱动driver版本是

提示需要361以上版本,系统自带的是384.130.
显示系统没有装驱动。

2.2试试用deb版本装

按照这个链接ubuntu16.04以deb包方式安装cuda9.0(package manager installation)
进行一系列的检查
基本合格
按照Mask R-CNN 训练自己的数据集—踩坑与填坑
ubuntu下使用.deb安装显卡驱动+cuda8.0
安装成功。

3 安装cudnn-5.1

cudnn的安装按照linux cudnn安装和链接最正确的姿势安装cudnn,网上大多数教程都太坑了 安装。
这篇中也有比较详细的安装指南cuda8.0部署在ubuntu14.04+GTX1080上需要注意的几个问题,重新建立软连接,按照这个测试成功。

4安装OpenBLAS

先apt-get update ;upgrade;
安装pip;
下载安装包

4.1看ubuntu是否安装gfortran

Linux下安装gcc 、g++ 、gfortran编译器
按照教程安装,还是一样的错误。

5安装编译blas,lapack

blas 安装之后要转移库文件和头文件
lapack 安装之后,要编译两次 之前只编译了一次
Linux下Lapack如何安装,没有改名 不知道对不对。
主要按照这篇科研1-linux下安装blas和lapack
linux安装blas、lapack以及spams

6 安装numpy-1.15

因为安装theano时显示最匹配的numpy 版本是1.15
按照这篇ubuntu14.04安装numpy,scipy出错点以及改正配置剩余的环境
sudo pip install numpy ==1.15
测试numpy
python -c “import numpy;numpy.test()”
显示 no module named pytest
用 sudo pip install pytest 安装
测试失败,到48%显示F
之前以为在第5步成功安装blas和lapack
重新执行下面两步
补库
执行
sudo pip install numpy ==1.15
测试numpy
python -c “import numpy;numpy.test()”
还是失败
执行
sudo pip install update
sudo pip install upgrate

sudo pip install numpy
这次成功了 可能是自己挑的版本不对。

7 安装scipy-1.1

1.在安装包内编译安装失败
2.pip 和apt-get 也失败


显示test-blas.py 失败 可能没有安装成功。

3.按照ubuntu14.04安装numpy,scipy出错点以及改正反复卸载安装
4.再次编译安装

7.2重试

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cb8e53d0101keak.html
https://www.tuicool.com/articles/Ub6vqiQ
https://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas
http://scipy.github.io/devdocs/building/linux.html#generic-instructions
http://blog.sina.com.cn/s/blog_62dfdc740101aoo6.html

8 安装parse

sudo pip install parse

9安装h5py

按照这个链接https://www.cnblogs.com/jiu0821/p/8516361.html 简单安装失败。
显示cpython 不够

sudo pip install cython==0.23
然后再安装
虽然有很多错误,但是也成功了
1

10安装flufl.lock (2.4.1)

还是建议大家不要用pip指令来安装了,咱们还是手动来安装,给出传送们:https://pypi.python.org/pypi/flufl.lock/2.4.1

下载下来是压缩包,所以先解压,然后进入解压后的文件夹安装即可
tar -zxvf flufl.lock-2.4.1.tar.gz
sudo python setup.py install

11安装Lasagne (0.2.dev1)

还是给出传送门:https://github.com/Lasagne/Lasagne,
注意:只有这个网址上的软件版本才是对的,后期跑程序才不会出错的,不要问我为什么知道!(Lasagne是对theano的一种再封装,目前有两个版本,即latest和stable两个版本,你用pip下载的将会是stable那个版本,这个版本只包含稳定的一些功能,但是我们的程序源代码里在构建神经网络的时候会用到ExpressionLayer这个函数,而这个函数只有在latest版本中才有,除了这个原因外,两个版本间对数据格式的封装略有不同,所以你还是乖乖从我给的传送门下载然后自己手动安装)

git clone https://github.com/Lasagne/Lasagne

然后进入文件夹:
sudo python setup.py install

12 安装theano

1.sudo pip install Theano==0.9.0rc1
2.1测试是否安装成功
#测试Theano
python -c “import theano;theano.test()”

sudo pip install nose-parameterized
2.2测试方法1
用以下两行代码:
import theano
print theano.config.blas.ldflags
没有出错(没有返回值)则说明已经配置成功。
但我出现了返回值,下图


2.3 测试方法2

import theano
theano.test()
跑了好几个小时
还是失败
在这里插入图片描述

2.3测试方法3
通过验证BLAS是否安装成功:由于numpy是以来BLAS的,如果BLAS没有安装成功,虽然numpy也可以安装,但是无法使用BLAS的加速。
验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译,用以下代码测试:

import numpy
id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)

如果结果为False,表示成功依赖了BLAS加速,如果是TRUE则表示用的是python自己的实现,并没有加速。(我这里总是显示TRUE,暂时不知道为什么,但是前面的测试又表明theano已经安装成功)

3.配置theano 的配置文件

配置opencv 3.2

1.安装各种依赖项
sudo apt-get install ffmpeg 时该模块装不了
解决方案
出现错误 Package ‘ffmpeg’ has no installation candidate
https://askubuntu.com/questions/432542/is-ffmpeg-missing-from-the-official-repositories-in-14-04

2 .
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF \ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.2.0/modules \ -DPYTHON_EXCUTABLE=/usr/bin/python -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUBLAS=ON -DDCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -DCUDA_ARCH_BIN=“6.1” \ -DCUDA_ARCH_PTX="" \ -DCUDA_FAST_MATH=ON \ -DWITH_TBB=ON \ -DWITH_V4L=ON \ -DWITH_GTK=ON \ -DWITH_OPENGL=ON \ -DBUILD_EXAMPLES=ON …

3.仍然出现了一样的错误。要哭了。

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