本人迷信AMD战未来,于去年毕业后,购买AMD RX480,但是caffe下的GPU加速默认针对n卡,需要安装cuda。至此要么换卡,要么使用opencl版的caffe。想了想,也许rx480以后可以在深度学习领域战未来呢?于是乎,走上了安装opencl-caffe的不归路。
简要安装指南:
一、安装纯净ubuntu16.04.2系统
这是首先要做的事情,本人使用了win10+ubuntu16.04.2双系统,为的就是发挥cpu和gpu的所有性能,一波三折,不再赘述。
二、安装amd显卡驱动
显卡型号为AMD RX480,驱动amdgpu-pro-16.60-379184.tar.xz,官网下载即可。
三、安装OpenCL
AMD-APP-SDKInstaller-v3.0.130.136-GA-linux64.tar.bz2
依旧是在AMD官网下载,最后会有一个waiting,时间较长(本来以为是安装失败,结果看youtube视频,跟我最后安装的结果一样,才恍然大悟....)
四、下载caffe
git clone --recursive https://github.com/BVLC/caffe.git
git checkout opencl
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake .. 时,会遇到很多没有安装的库,依据错误信息,依次安装,其中有个比较麻烦ViennaCL,这个库安装较为麻烦。 三个问题
(1)会说OPENCL_INCLUDE_DIRS和OPENCL_LIBRARIES找不到,此时要指定这两个文件夹的路径
cmake -DOPENCL_INCLUDE_DIRS=/opt/AMDAPPSDK-3.0/include/ -DOPENCL_LIBRARIES=/opt/AMDAPPSDK-3.0/lib/x86_64/libOpenCL.so ..
(2)opencl库文件的链接错误
AMDAPPSDK-3.0安装成功后:
/opt/AMDAPPSDK-3.0/lib/x86_64/libOpenCL.so链接有问题,需要手动和/opt/AMDAPPSDK-3.0/lib/x86_64/sdk/libOpenCL.so建立链接
ln -s /opt/AMDAPPSDK-3.0/lib/x86_64/libOpenCL.so /opt/AMDAPPSDK-3.0/lib/x86_64/sdk/libOpenCL.so
(3)
make
make install(需要,后面编译caffe要用到)
五、编译Caffe OpenCL
在build文件夹中,紧接着cmake ..
make
大功告成
六、测试
测试艺术迁移
https://github.com/fzliu/style-transfer.git
使用方法可以百度,测试自带例子,使用gpu,20分钟左右,使用cpu4个小时左右。
注意:艺术迁移可以使用gpu,但是很多github上的例子都是使用cuda写的,因此还是有很多问题出现。再就是tensorflow到目前为止,官方还没有支持opencl,虽然可以在github上下载到其他cl版本的tensorflow,问题较多,不稳定。建议想高效学习深度学习的朋友,直接买n卡。
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补:还有clBLAS的安装