【環境構築】Ubuntu16.04にCaffeとMATLABをインストールする

Ubuntu 16.04にDeep LearningフレームワークであるCaffeとMATLABの環境構築を行う方法を紹介します！

Caffeはインターフェイスとして、PythonやMATLABに対応しています。
しかし、CaffeとMATLABのインストール手順についてはドキュメントが非常に少ないです。
そこで、この記事ではCaffeをMATLABで動作させる方法を紹介します！

また、CaffeとMATLABに合わせて、CUDAとcuDNNも導入を行います。

2022年現在、CaffeはTensorflowやPytorchと比較して、下火になっています。
しかし、比較実験を行う際にCaffeで実装されたソースコードを動作させる必要がある場面があります。
この記事では、そのような読者に向けても、環境構築の手順を紹介。

おすすめの読者

Deep Learningのフレームワーク、「Caffe」の環境構築を行いたい
比較実験を行うために、Caffeで実装されたソースコードを動作させたい

【要件】CaffeとMATLABの環境構築を行うための要件

Ubuntu 16.04
CUDA 8.0
cuDNN 6
Caffe
MATLAB 2015a

【環境構築手順】UbuntuにCaffeとMATLABの環境構築を行う

1.CUDA-8.0インストール

インストーラーダウンロード

以下のリンクからインストーラーをダウンロード

CUDA 8.0インストーラーダウンロードページ

Operating System : Linux
Architecture : x86_64
Distribution : Ubuntu
Version : 16.04
Installer Type : deb(network)

インストール

$ cd ~/Downloads
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.*_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-8.0

CUDA PATHの設定

$ echo -e "\n## CUDA and cuDNN paths"  >> ~/.bashrc
$ echo 'export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:${PATH}' >> ~/.bashrc
$ echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

動作確認

$ nvidia-smi #GPU情報確認

2.cuDNNインストール

インストーラーダウンロード

以下のページからインストーラーをダウンロード（アクセスするにはメンバー登録が必要）
cuDNNインストーラーダウンロードページ

cuDNN6 インストール

ダウンロードしたディレクトリで以下のコマンドを実行

$ cd ~/Downloads/cudnn
$ sudo dpkg -i libcudnn6_6.0*+cuda8.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0*+cuda8.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn6-doc_6.0*+cuda8.0_amd64.deb

3.MATLABインストール

MathWorksのHPにログインしてMATLABをダウンロード（今回はR2015a）
zipファイル解凍して、インストール

$ cd ~/Downloads
$ unzip matlab_R2015a_glnxa64.zip
$ cd matlab_R2015a_glnxa64
$ ./install

インストールフォルダの選択 : /usr/local/MATLAB/R2015a
"MATLABスクリプトへのシンボリックリンクの作成"にチェックを入れる

4.Caffe インストール

必要なモジュールをインストール

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev git
$ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

Git からクローン

$ cd 
$ mkdir caffe_ws #Caffe用のワークスペース作成
$ cd caffe_ws
$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

MakeFile.configの修正

$ cd caffe
$ cp Makefile.config.example Makefile.config
$ vim Makefile.config

USE_CUDNN := 1 #CUDNNを使用するため 
CUDA_DIR := /usr/local/cuda-8.0 #CUDAのディレクトリを指定
MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2015a #MATLABのディレクトリを指定
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/ #hdf5のディレクトリを指定
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial #lhdf5とlhdf5_hlのディレクトリを指定

シンボリックリンクの作成

libhdf5とlibhdf5_hlのシンボリックリンクを作成

$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
$ sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
$ sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so

ビルド

$ cd ~/caffe_ws/caffe
$ make all
$ make test
$ make runtest
$ make mattest

ビルドが失敗したら

$ make clean

を行い、修正後にビルドやり直し

【まとめ】CaffeとMATLABの環境構築を行う！

CaffeとMATLABの環境構築の手順を紹介しました！
楽しい機械学習ライフを送りましょう！