【DFRobot行业AI开发者大赛】Ubuntu 18.04 下安装 caffe-opencl

OpenVINO 环境实现了在 Intel 的各种计算设备上进行 AI 推理的目标，但无法满足模型训练的需求。所以需要进行环境扩展。

在选择需要扩展的环境时，考虑到当前以 Python 语言主导的通行 AI 模型主要适用于消费电子产品。在工业级，甚至更高级的算法中，通行模型无法满足独有的核心算法层的需求。所以我们选择扩展 Caffe 环境。


在具体的版本选择上，由于 Caffe-opencl 版本可以同时支持 A 卡和 N 卡，与 OpenVINO 结合后，组成了适合全部计算环境的 AI 系统。因此我们确定在 Ubuntu 18.04 下配置 Caffe-opencl 开发环境。

下面是以 AMD 580 显卡为例的安装过程。

1，新装系统 ubuntu 18.04.4。默认 python3.6，没有安装 python2.7。
2，安装 AMD 驱动：amdgpu-pro-20.10-1048554-ubuntu-18.04。

  sudo ./amdgpu-install --opencl=legacy,pal
  sudo reboot

  groups
  sudo usermod -a -G video $LOGNAME

3，安装 opencl。
  sudo apt install ocl-icd-opencl-dev, c_header

4，安装依赖库。
  sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
  sudo apt install libbz2-dev, libssl-dev

5，编译安装 boost_1.62 源码。
  
  （1）首先安装非 python 库。新建 boost_1_62_0 目录正常编译安装。

  ./bootstrap.sh
  ./b2
  sudo ./b2 install
  
  （2）然后安装 python 库。另建 boost_1_62_0_python 目录安装。

  先安装 python3。
  sudo apt install python3-dev


  再建立软链接，将 python 连接到 python3。安装完成后删除软链接。

  cd /usr/bin
  sudo ln -s python3 python
  cd /home/q/boost_1_62_0_python_build
  ./bootstrap.sh --with-libraries=python --with-toolset=gcc
  ./b2 --with-python include="/usr/include/python3.6m/"
  sudo ./b2 install
  cd /usr/bin
  sudo rm python
  


6，继续安装依赖。
  sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
  sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
  sudo apt-get install git cmake build-essential


7，编译安装 viennacl 源码。
  cmake ..
  make
  sudo make install


8，编译安装 caffe-opencl 源码。
  sudo apt install doxygen, libsqlite3-dev, python3-numpy
  cmake -Wno-dev ..
  make -j8

至此安装完成。