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社区首页 >专栏 >Ubuntu16:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS/CPU+GPU)塈解决nvcc warning:The 'compute_20', 'sm_20'

Ubuntu16:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS/CPU+GPU)塈解决nvcc warning:The 'compute_20', 'sm_20'

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10km
发布2018-01-03 11:24:33
3K0
发布2018-01-03 11:24:33
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之前在ubuntu14下实现了Caffe编译(参见去年写的博客 《 Ubuntu14:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS/CPU only)》)。 最近将系统升级到ubuntu16,新电脑显示也支持CUDA了,重新编译Caffe时发现还依赖库还是有点不同,在这里记下来。

硬件配置

神舟Z7M-SL7D2笔记本 CPU Core i7-6700HQ(含集成显卡) 芯片组 Intel Hm170 独立显卡 NVIDIA GTX965M

软件环境

ubuntu 16.04 NVIDIA driver 378 CUDA8.0 cudnn 5.1

编译环境准备

安装编译Caffe所需的依赖库

代码语言:javascript
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#!/bin/bash
sudo apt-get install cmake cmake-gui
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev 
sudo apt-get install libboost-all-dev   // 安装boost库
#sudo apt-get install libatlas-base-dev  //BLAS如使用OpenBLAS,可不安装
sudo apt-get install libopenblas-dev    //BLAS如使用atlas,可不安装
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install python-numpy  // 安装numpy
#sudo apt-get install doxygen // doxygen用于文档生成 可不安装

编译caffe

以下是编译caffe的脚本(解压,生成Makefile,编译,安装全过程) build_caffe.sh

代码语言:javascript
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#!/bin/bash
caffe_folder=caffe-master
if [ -d $caffe_folder ]
then 
    rm -fr $caffe_folder
fi
# 从 https://github.com/BVLC/caffe 下载Caffe源码 保存为 caffe-master.zip 然后解压缩
wget https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip -O $caffe_folder.zip
unzip $caffe_folder.zip 
pushd $caffe_folder
# 创建编译输出文件夹
mkdir build && cd build
# 执行cmake生成Makefile
#编译CPU版本
#cmake -DCPU_ONLY=ON -DBLAS=Open ..
#编译GPU版本
cmake -DBLAS=Open -DCUDA_NVCC_FLAGS=--Wno-deprecated-gpu-targets .. 
# 开始编译并安装到build/install文件夹下 并发8线程
make install -j 8
cd ..
popd

消除NVCC警告

在这里 -DCUDA_NVCC_FLAGS=--Wno-deprecated-gpu-targets用于指定CUDA编译器(nvcc)的编译选项,如果不指定--Wno-deprecated-gpu-targets选项则在编译Caffe时会产生如下编译警告

nvcc warning : The ‘compute_20’, ‘sm_20’, and ‘sm_21’ architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning).

当然也可以在cmake-gui中,如下图搜索NVCC,在CUDA_NVCC_FLAGS中添加--Wno-deprecated-gpu-targets

这里写图片描述
这里写图片描述

执行cmake -DBLAS=Open -DCUDA_NVCC_FLAGS=--Wno-deprecated-gpu-targets ..输出如下

代码语言:javascript
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-- Boost version: 1.58.0
-- Found the following Boost libraries:
--   system
--   thread
--   filesystem
--   chrono
--   date_time
--   atomic
-- Found gflags  (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so)
-- Found glog    (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglog.so)
-- Found PROTOBUF Compiler: /usr/bin/protoc
-- Found lmdb    (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/liblmdb.so)
-- Found LevelDB (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libleveldb.so)
-- Found Snappy  (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsnappy.so)
-- CUDA detected: 8.0
-- Found cuDNN: ver. 5.1.10 found (include: /usr/local/cuda-8.0/include, library: /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so)
-- Automatic GPU detection failed. Building for all known architectures.
-- Added CUDA NVCC flags for: sm_20 sm_21 sm_30 sm_35 sm_50
-- OpenCV found (/usr/share/OpenCV)
-- Found OpenBLAS libraries: /usr/lib/libopenblas.so
-- Found OpenBLAS include: /usr/include
-- NumPy ver. 1.11.0 found (include: /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include)
-- Boost version: 1.58.0
-- Found the following Boost libraries:
--   python
-- Detected Doxygen OUTPUT_DIRECTORY: ./doxygen/
-- 
-- ******************* Caffe Configuration Summary *******************
-- General:
--   Version           :   1.0.0-rc3
--   Git               :   unknown
--   System            :   Linux
--   C++ compiler      :   /usr/bin/c++
--   Release CXX flags :   -O3 -DNDEBUG -fPIC -Wall -Wno-sign-compare -Wno-uninitialized
--   Debug CXX flags   :   -g -fPIC -Wall -Wno-sign-compare -Wno-uninitialized
--   Build type        :   Release
-- 
--   BUILD_SHARED_LIBS :   ON
--   BUILD_python      :   ON
--   BUILD_matlab      :   OFF
--   BUILD_docs        :   ON
--   CPU_ONLY          :   OFF
--   USE_OPENCV        :   ON
--   USE_LEVELDB       :   ON
--   USE_LMDB          :   ON
--   ALLOW_LMDB_NOLOCK :   OFF
-- 
-- Dependencies:
--   BLAS              :   Yes (Open)
--   Boost             :   Yes (ver. 1.58)
--   glog              :   Yes
--   gflags            :   Yes
--   protobuf          :   Yes (ver. 2.6.1)
--   lmdb              :   Yes (ver. 0.9.17)
--   LevelDB           :   Yes (ver. 1.18)
--   Snappy            :   Yes (ver. 1.1.3)
--   OpenCV            :   Yes (ver. 2.4.9.1)
--   CUDA              :   Yes (ver. 8.0)
-- 
-- NVIDIA CUDA:
--   Target GPU(s)     :   Auto
--   GPU arch(s)       :   sm_20 sm_21 sm_30 sm_35 sm_50
--   cuDNN             :   Yes (ver. 5.1.10)
-- 
-- Python:
--   Interpreter       :   /usr/bin/python2.7 (ver. 2.7.12)
--   Libraries         :   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so (ver 2.7.12)
--   NumPy             :   /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.11.0)
-- 
-- Documentaion:
--   Doxygen           :   /usr/bin/doxygen (1.8.11)
--   config_file       :   /home/guyadong/caffe/caffe-master/.Doxyfile
-- 
-- Install:
--   Install path      :   /home/guyadong/caffe/caffe-master/build/install
-- 
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/guyadong/caffe/caffe-master/build
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原始发表:2017年03月12日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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