처음부터 Ubuntu, cuda, cudnn, caffe, tensorflow, ROS 설치

전언
ubuntu를 설치하는 것은 줄곧 매우 번거로운 일이었다. 이전에는 종종 호스트를 바꾸면 완전히 다시 설치해야 하기 때문에 매번 설치할 때마다 매우 오랫동안 고생을 했고 항상 각양각색의 문제에 부딪혔다.따라서 전체 과정과 문제점을 완전하게 기록하는 Blog를 작성할 필요가 있다.이제 Thinkpad e49를 사용하여 완전히 처음부터 설치합니다.이 컴퓨터에는 초급 그래픽 카드인 Nvidia GeForce 610M(CUDA 지원)이 있다.Windows 7이 설치되어 있었습니다.이 슬라이드에서는 다음 설치에 대해 설명합니다.

Ubuntu14.04.3

CUDA7.5

cudnn3.0

caffe

tensorflow 0.7.1

ROS indigo

필요한 장치:

Nvidia GPU가 장착된 컴퓨터

4g 이상 USB 1개

윈도우즈를 설치한 컴퓨터가 있고 UltraISO

를 설치한다.
Step 1: Ubuntu 설치
Step 1.1: USB 설치 준비
먼저 홈페이지에서 Ubuntu 미러를 다운로드하고 저는 Ubuntu 14.04.3의 ISO를 사용합니다.그런 다음 UltraISO를 사용하여 미러를 U 디스크에 기록합니다.
Step 1.1.1: UltraISO를 시작하고 iso 미러를 엽니다.
Step 1.1.2: 메뉴 모음에서 부팅 을 클릭하여 하드 디스크 미러에 쓰기 선택
Step 1.1.3: USB 포맷, usb-HDD+ 선택, 기록 완료 후 클릭 간편한 시작 쓰기syslinux 안내
위 단계를 거쳐 USB 설치 준비 완료
Step 1.2 Ubuntu 설치
Step 1.2.1 컴퓨터를 부팅하고 BIOS에 들어가서 부팅 항목을 U디스크로 선택합니다.(Thinkpad E49의 경우 F12로 시작)
Step 1.2.2 Install Ubuntu를 선택하여 설치에 들어가기
Step 1.2.3 Erase disk and install Ubuntu를 선택하려면 여기를 사용하고 완전히 다시 설치한 다음 Install을 클릭하십시오.
Step 1.2.4 중간에 사용자 이름 암호와 같은 정보를 설정해야 합니다.정상적으로 몇 분이면 설치를 끝낼 수 있다.시스템 재부팅
Step 2: cuda 설치
여기는 cuda7을 사용합니다.5의 deb를 설치합니다.전에 사용해 봤어요.run 파일을 설치합니다.하지만 설치가 끝난 후 다시 시작하면 로그인 인터페이스에 계속 접속하는 경우가 종종 있다.인터넷에는 이 방면의 문제가 매우 많지만, 진정으로 해결 방법을 찾을 수 있는 것은 매우 어렵다.그래서 이곳에서 채택한다.deb 설치.주의해야 할 것은 Nvidia를 단독으로 설치한 그래픽 드라이버를 뛰어넘어 직접 cuda를 설치할 수 있다는 것이다. 왜냐하면 cuda 안에 그래픽 드라이버가 설치되어 있기 때문에 자동으로 설치될 수 있기 때문이다.
Step 2.1 Nvidia 홈페이지에서cud의 deb 설치 파일 다운로드
Step 2.2 Nvidia 커널과 호환되지 않는 nouveau 닫기
카페 설치 자습서 참조:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Install-Caffe-on-EC2-from-scratch-(Ubuntu, -CUDA-7, -cuDNN)Terminal 터미널 열기(Ctrl+Alt+T)

sudo edit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

파일에 쓰기:

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

terminal에서 실행

echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
sudo update-initramfs -u
sudo reboot

(conf 파일을 실행하지 않은 것 같지만 nouveau를 껐습니다. nouveau를 끄지 않으면 cuda를 설치한 후에 다시 시작하면 시스템에 들어갈 수 없고 ACPI PCC probe failed 오류가 발생합니다.) 다시 시작하면 cuda를 설치합니다.
Step 2.3 설치 build-essential

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential

Step 2.4 설치 cuda
cuda로 들어갑니다.deb 설치 위치

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_local_7.5-18_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

설치가 완료되면 bashrc 파일을 열고 cuda 경로를 기록합니다.

gedit ~/.bashrc

기본 파일에 쓰기:

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

Step 2.5 설치 확인

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

테스트 코드를 실행하고 GPU를 찾으면 성공
Step 3 설치 cudnn
이 부분은 비교적 간단하다. 우선Nvidia의 개발 계정을 등록한 다음에cudnn을 다운로드할 수 있다.
다운로드 후:

tar -zxf cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-prod.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

Step 4 시스템 업데이트

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install linux-source
sudo apt-get install linux-headers-`uname -r`

그 중에서 linux-source는 앞의 참고 강좌에 설치되어 있기 때문에 함께 설치됩니다.
재부팅 후에도 ACPI PCC probe failed 오류가 발생하지만 시스템 액세스에는 영향을 주지 않음
Step 5 설치 Caffe

sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran libjpeg62 libfreeimage-dev libatlas-base-dev git python-dev python-pip libgoogle-glog-dev libbz2-dev libxml2-dev libxslt-dev libffi-dev libssl-dev libgflags-dev liblmdb-dev python-yaml python-numpy

sudo easy_install pillow
sudo apt-get install pypy-dev

cd ~
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

cd caffe
cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip install

cp Makefile.config.example Makefile.config
vi Makefile.config
#   USE_CUDNN:=1  
#   WITH_PYTHON_LAYERS  

make pycaffe -jX
make all -jX
make test -jX

export PYTHONPATH=/home/username/caffe/python

Step 6: tensorflow 설치

sudo apt-get install python-pip python-dev
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:
sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

tensorflow 테스트:

$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>

Step 7: ROS 설치

## add ROS repository and key
## install main ROS pacakges
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu trusty main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
wget https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -O - | sudo apt-key add -
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install ros-indigo-desktop-full
sudo rosdep init
rosdep update

## setup environment variables
sudo sh -c 'echo "source /opt/ros/indigo/setup.bash" >> ~/.bashrc'
source ~/.bashrc

## get rosinstall and some additional dependencies
sudo apt-get -y install python-rosinstall ros-indigo-octomap-msgs ros-indigo-joy ros-indigo-geodesy unzip ros-indigo-octomap-ros

Step 8: iso 대칭복사 만들기
1.remastersys를 다운로드합니다.deb 설치 패키지 remastersys3.0.4-2_all.zip
2、remastersys를 클릭하세요.deb, 팝업 소프트웨어 센터에서 설치를 클릭하면
3. 설치가 완료되면 터미널을 열고 sudo remastersys를 입력하고 소프트웨어를 엽니다.
4.sudo remastersys dist, 그리고 인내심을 가지고 기다려야 합니다. 여기는 절대 함부로 조작하지 마세요.
5. 완성되면/home/remastersys에서 당신이 제작하고자 하는 CD 렌즈를 찾을 수 있습니다~
첨부: remastersys 명령 세부 사항:
remastersys 구문: sudo remastersys backup|clean|dist [cdfs|iso] [filename.iso]
1) 시스템 백업을 live cd/dvd sudo remastersys backup 2로 만듭니다. 시스템 백업을 live cd/dvd로 만듭니다. 그 이름은custom입니다.iso의 ISO 파일입니다.sudo remastersys backup custom.iso 3) remastersys에서 생성된 임시 파일 삭제 sudo remastersys clean 4) 개인 정보를 게시할 수 있는 live cd/dvd sudo remastersys dist 5) 파일 시스템만 게시할 수 있는 live cd/dvd sudo remastersys dist cdfs 6) 를 생성하여 게시할 수 있는 개인 자료를 포함하는 live cd/dvd를 생성합니다. 그 이름은custom입니다.iso의 ISO 파일: sudo remastersys dist iso custom.iso