最近开始琢磨深度学习中经典的 SSD 网络，了解其基本原理后，迫不及待的想自己训练 SSD 玩玩，为之后的深入研究学习打下基础。当然了，最好把 GPU 利用起来，否则整个训练周期势必会比较久。为此，我把手边闲置的显卡 GeForce GTX 1050 安好，因为不习惯在 Windows 下开发，所以决定安装 Ubuntu 系统，本文记载在刚安装好的 Ubuntu 中搭建 caffe-ssd 开发环境的过程。
安装过程并不是一帆风顺，这也是我写下本文的基本原因——记录遇到的坑以及相应的解决问题。
检查显卡是否被Ubuntu识别
执行下面这行命令：
$ lspci |grep NVIDIA
01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1c81 (rev a1)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 0fb9 (rev a1)输出正常。一般还可以使用nvidia-smi命令查看当前显卡的状态：
$ nvidia-smi若是没有该命令，一般可以更新下驱动，更新驱动是简单的，因为我使用的 Ubuntu 是桌面系统，在系统设置里就能够直接更新：
安装 cuda-toolkit
先尝试了执行 apt 命令：
$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit完成后，没有找到类似于 /usr/local/cuda 之类的目录，因此决定从官网下载安装，如下图选择后，会得到下载链接：
这里下载后，我多执行了一条 chmod +x 命令，否则似乎 .run 文件无法被执行。
$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
$ sudo chmod +x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
$ sudo ./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run此时得到下面这样的提示信息：
大意是系统中已经有驱动了，推荐我们先卸载它再安装。最好按照推荐来，执行下面的命令卸载已有驱动：
$ sudo service lightdm stop
$ sudo apt-get --purge remove nvidia*
$ sudo apt autoremove
$ sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda*"
$ sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"然后再重新运行安装程序，得到下面的选择信息：
Do you accept the above EULA? (accept/decline/quit):输入 “accept” 按下回车确认， 即可执行安装，完毕后，得到如下提示信息：
根据提示，我们需要把 /usr/local/cuda-10.2/lib64 和 /usr/local/cuda-10.2/bin 分别加入到环境变量 LD_LIBRARY_PATH 和 PATH 中，因此在 ~/.bashrc 中添加之：
$ vim ~/.bashrc在最后加入下面两行
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin保存后，输入下面的命令更新：
$ source ~/.bashrc安装依赖库
Ubuntu 安装 caffe 的依赖库很方便，只需执行下面的 apt 命令就可以了：
$ sudo apt update
$ sudo apt install git
$ sudo apt install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
$ sudo apt install --no-install-recommends libboost-all-dev
$ sudo apt install libatlas-base-dev
$ sudo apt install python-dev
$ sudo apt install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev各个依赖库的基本作用可以参考我的这篇文章。
编译 caffe-ssd
这个其实可以参考https://github.com/weiliu89/caffe.git，文档写的很细了。执行下面的命令：
$ git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
$ cd caffe
$ git checkout ssd
$ cp Makefile.config.example Makefile.config接下来其实就是编译 caffe，执行 make 即可，期间遇到的问题可以参考我之前的这篇文章。
$ make -j不过，之前的那篇文章编译的是 CPU_ONLY 版本的 caffe，没有遇到下面这两个问题，这里把解决方案列一下：
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
这个问题其实是 cuda 版本不匹配导致的，打开 Makefile.config 文件，找到相应位置：
# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.
# For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.
# For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
-gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
-gencode arch=compute_61,code=compute_61因为我用到的 cuda 版本号为 10.x，所以按照提示信息，把下面这两行注释掉或者删除即可解决：
-gencode arch=compute_20,code=sm_20
-gencode arch=compute_20,code=sm_21cannot find -lhdf5_hl / -lhdf5
我们前面使用的 apt 命令安装的 hdf5 带了 serial 后缀，因此在相应的库路径里，其实链接库也是带 serial 后缀的，解决方法很简单，执行下面的命令即可：
$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu //hdf5库链接所在路径
$ sudo cp libhdf5_serial.so libhdf5.so
$ sudo cp libhdf5_serial_hl.so libhdf5_hl.so编译好 caffe 后，执行下面的命令：
$ make py
CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp
python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory
compilation terminated.
Makefile:507: recipe for target 'python/caffe/_caffe.so' failed
make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1报错了，按照提示信息，应该是没找到 python 的 numpy 库，执行下面的命令安装之：
$ sudo apt install python-pip
$ sudo pip install numpy这里使用 python2.7 安装 numpy 库可能会遇到的问题是：
RuntimeError: Python version >= 3.5 required.
我的机器 python 链接的是 python-2.7，而 caffe 默认使用的也是 python2，因此这里就懒得修改了，尝试安装更低版本的 numpy（版本尽量高一点，否则稍后的ssd生成数据部分的python程序不能正常运行）：
$ sudo pip install numpy==1.12.0
...
Successfully installed numpy-1.12.0此时便可成功安装，安装成功后，可以在下面的目录找到 numpy：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy这样看来，还需要修改 Makefile.config 文件中关于 numpy 路径的内容：
现在再执行 make py 便可成功：
$ make py
$ make test -j3
make test可以编译出若干测试程序。
下载和制作数据集
编译工作完成后，就可以下载数据集准备训练了。要是为了快速测试，可以使用默认目录，也即将数据集下载到 $HOME 目录里：
$ cd $HOME/data
$ wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
$ wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
$ wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
$ tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
$ tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
$ tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar下载完毕后，便可执行下面两条命令制作数据集：
$ ./data/VOC0712/create_list.sh
$ ./data/VOC0712/create_data.sh执行这两条命令前，我们可能需要将 caffe 库的链接路径，以及编译后的 python 目录添加到相应的环境变量：
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib
$ export PYTHONPATH=<caffe根目录>/python然后需要额外安装两个 python 库，执行下面两条命令即可：
$ sudo apt-get install python-skimage
$ sudo pip install protobuf 下载 VGG 网络
ssd 网络似乎用到了一部分的 VGG 网络，点击这里可以下载到相应的文件。同样的，为了快速实验，可以将其下载到默认目录：
$ cd <caffe源码根目录>/models
$ mkdir VGGNet
$ cd VGGNet
# wget -c <VGG网络下载链接>
# unzip VGG.zip训练
训练很简单，只需要执行下面的命令即可：
$ python examples/ssd/ssd_pascal.py可以看出，负责训练的脚本即为 ssd_pascal.py，若是训练过程中有需要修改的东西，大都在该文件中完成。例如我的显卡比较 low，显存只有 2GB，在执行上述命令后，得到错误信息“显卡内存不足”，便可在 ssd_pascal.py 文件内搜索“batch_size”关键字，将其改小。
训练过程中，能够发现 loss 总体是不断变小的，如下图：
这里我遇到了一个问题，使用默认参数训练时，几百次迭代后，出现了 loss 为 nan 的情况，我把 ssd_pascal.py 里的 base_lr 缩小 10 倍解决了该问题。（若是还出现这个问题，再缩小10倍，或者尝试放大一点。）
