ubuntu18完全安裝Openpose指南

可謂是歷經千辛萬苦，配了我整整兩個星期才配好這個環境。有必要記錄一下，不走彎路，也給後面的人一些啓示，按下面指南大概總時間兩小時就能配好。

環境列表：ubuntu18.04

cuda9.0+cuda7.13

opencv3.4.1

caffe+openpose

顯卡 gtx950m

切記：一步一步來，不要急。我會把很難下載的東西，下載速度很慢的東西放一個百度網盤（文末下載）上來，先下載那個最少可以省去一大堆不必要等待時間。

下面進入正題：

第一步

首先安裝ubuntu18.04:參考博客https://blog.csdn.net/yuanjiteng/article/details/102468968

如果你安裝的是16版本的話，下面的就只對你有參考意義，報錯就百度吧。安裝16版本時在進入頁面卡住了就是有顯卡驅動的問題，建議還是用18版本，安裝大概熟悉流程後30分鐘裝一次。

第二步安裝nvidia驅動 cuda cudnn

先看一遍這個博客：https://blog.csdn.net/wshixinshouaaa/article/details/83272282

安裝顯卡驅動有兩種方式

第一種依次點擊：設置——軟件和更新——附加驅動，選擇對應的驅動然後重啓，ctrl+alt+t進入終端，輸入nvidia-smi如有顯卡信息表，則表示成功（這裏我出來的是430 和390）我選的是390。

第二種在終端輸入刪除原來驅動：

sudo apt-get purge nvidia*

然後添加顯卡驅動PPA，安裝驅動

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-390

同樣重啓電腦。

我用的第一種方式，問題不大。輸入 nvidia-smi

出來顯卡信息成功，也可以試試nvidia settings 命令看看

安裝cuda9.0 cudnn7.13

最好不要安裝cuda10.0版本，實測採坑，後面有個問題超級難處理。

可以使用

gcc -V
gcc --version
g++ -V
g++ -version
nvcc-V #（暫時沒用）

等命令查看g++版本信息,ubuntu18自帶的是7以上版本，安裝cuda9.0需要進行降級操作。

這裏下載我會放網盤。

下載CUDA9.0 。選擇linux>x86_64>ubuntu>16.04>runfile(local) 下載base和patch123

下載cuda9.0和cuDNN的對應版本，安裝第5,6,7三個 deb包，需要註冊一下。

下載cuDNN v7.1.3 。需要註冊選擇cudnnv7.13 April 17 2018 for cuda 9.0

接下來進行降級操作，這裏建議降到5就可以，不用到4，不然後面又要弄回來5。

sudo apt-get install gcc5.5
sudo apt-get install g++5.5
#安裝
cd /usr/bin
sudo mv gcc gcc.bak
sudo ln -s gcc-5.5 gcc
sudo mv g++ g++.bak
sudo ln -s g++-5.5 g++
備份、重新鏈接
gcc -v g++ -v
看版本信息，這裏我沒有試過，可以先用4.8版本試試，也就是把上面5.5改4.8

運行

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

讀文章按空格

然後 accept

注意第三個選項問是否安裝NVIDIA Accelerated Graphics Driver驅動，選否：

其他都是是

輸入

sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run
sudo sh cuda_9.0.176.2_linux.run

sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run

安裝另外三個包

添加環境變量
sudo gedit ~/.bashrc

在末尾添加：
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:$PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0

測試CUDA

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo ./deviceQuery

顯示pass就成功。

安裝cudnn:

sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.3.16-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.3.16-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.1.3.16-1+cuda9.0_amd64.deb
進行測試：

/home/cai/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

顯示GPU信息就成功。

卸載參考上面博客。

第三步安裝opencv3.4.1

安裝依賴項：

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-dev         # 處理圖像所需的包
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev         # 處理視頻所需的包
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran          # 優化opencv功能
sudo apt-get install ffmpeg

確保上面依賴項安裝了

然後其他參看下面博客安裝：

https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78163171

第四步安裝caffe和openpose

先列出來坑，

1.不要去使用github上下載的新版本caffe

2.把caffe-master放在openpose的3dparty裏面的caffe下面安裝

3.使用多線程時先nproc看自己有多少線程，不要盲目make -j8用 make -jnproc比較好,

注意！注意！注意！：
caffe 編譯使用5.0以上gcc，3.0以下的protobuf（建議2.6.1）我用的是3.0可以沒事。建議2.7的python。

下載網盤裏的應該就沒這麼多問題。

使用

g++ --version

protobuf --version

查看他們的版本，如果不符合先解決這個問題，看下面博客更改版本解決問題：

https://www.jianshu.com/p/0cad02ad323b

然後編譯caffe,參考下面文章：

https://blog.csdn.net/qq_35468937/article/details/81514198#五、Caff搭建

忽略它的第二步，選擇自己用的caffe安裝沒問題。

接下來就是openpose編譯安裝:

如果上面caffe按操作來不踩坑，建議參考下面博客編譯openpose一般沒問題：

https://blog.csdn.net/qq_27838651/article/details/89282776

結束。能看到這裏祝你好運！

下面是所有安裝用到的東西請下載

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1ud2XTUPQmTLcz3_mOgfqzg&shfl=sharepset
提取碼：uqx6

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1NQeE_NtOIsyG5XUnSNZymw&shfl=shareset 提取碼: 4zu3

兩個一樣的，如果失效了就留言吧也許會回。

ubuntu18完全安裝Openpose指南