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LMDB是一個高效的鍵值存儲庫，適用于許多應(yīng)用程序，包括數(shù)據(jù)庫，電子郵件客戶端和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。它是輕量級，快速，具有極低的內(nèi)存占用和高讀/寫吞吐量。不幸的是，有很多Linux用戶在安裝和配置LMDB時遇到了一些挑戰(zhàn)。本篇文章將為您提供Linux下LMDB安裝的全指南，幫助您輕松解決安裝和配置LMDB的問題。
步驟1：安裝依賴
在開始安裝LMDB之前，請確保已安裝以下依賴項：
– Autoconf
– Automake
– Libtool
– GCC
– Make
這些軟件包可以使用Linux發(fā)行版的包管理器輕松安裝。例如，在Debian或Ubuntu系統(tǒng)上，可以使用以下命令：
“`
sudo apt-get install autoconf automake libtool gcc make
“`
步驟2：下載LMDB
在安裝LMDB之前，需要下載源代碼。您可以從LMDB的官方網(wǎng)站（https://symas.com/lmdb/）下載最新版本的源代碼。您可以使用wget命令下載：
“`
wget https://download.openldap.org/pub/OpenLDAP/openldap-release/openldap-2.4.48.tgz
“`
步驟3：解壓LMDB源代碼
下載后，使用以下命令解壓LMDB源代碼：
“`
tar -xzvf openldap-2.4.48.tgz
“`
步驟4：構(gòu)建和安裝LMDB
一旦您已經(jīng)解壓了LMDB源代碼，即可開始構(gòu)建和安裝LMDB。以下是構(gòu)建和安裝LMDB的步驟：
1.使用以下命令切換至LMDB源代碼目錄：
“`
cd openldap-2.4.48/
“`
2.使用以下命令為LMDB源代碼生成makefile：
“`
./configure
“`
3.使用以下命令開始構(gòu)建LMDB：
“`
make
“`
4.使用以下命令將LMDB安裝到系統(tǒng)中：
“`
sudo make install
“`
步驟5：測試LMDB安裝
一旦您已經(jīng)安裝了LMDB，您可以通過運行以下命令來測試LMDB是否已正確安裝：
“`
make test
“`
步驟6：配置LMDB
配置LMDB是使用LMDB的重要部分。在LMDB中，您可以使用多個數(shù)據(jù)庫，每個數(shù)據(jù)庫可以有多個鍵和值。以下是配置LMDB的步驟：
1.創(chuàng)建一個新目錄，該目錄將用于存儲LMDB數(shù)據(jù)庫文件：
“`
mkdir /var/lib/lmdb
“`
2.使用以下命令為該目錄設(shè)置正確的權(quán)限：
“`
sudo chown -R yourusername:yourusername /var/lib/lmdb
“`
3.使用以下命令創(chuàng)建一個新的LMDB數(shù)據(jù)庫：
“`
lmdb-replicate -m create /var/lib/lmdb/mydatabase
“`
4.使用以下命令添加一個新鍵/值對到您的數(shù)據(jù)庫中：
“`
lmdb-replicate -m put /var/lib/lmdb/mydatabase mykey myvalue
“`
5.使用以下命令檢索一個鍵/值對：
“`
lmdb-replicate -m get /var/lib/lmdb/mydatabase mykey
“`
6.使用以下命令刪除一個鍵/值對：
“`
lmdb-replicate -m delete /var/lib/lmdb/mydatabase mykey
“`
步驟7：應(yīng)用LMDB到您的應(yīng)用程序
一旦您已經(jīng)安裝并成功配置了LMDB，即可將其應(yīng)用到您的應(yīng)用程序中。為此，您需要鏈接到LMDB庫并使用LMDB API讀取和寫入數(shù)據(jù)。以下是一個簡單的使用LMDB的C++應(yīng)用程序示例：
“`
#include
int mn()
{
// Open the LMDB environment
MDB_env* env;
mdb_env_create(&env);
mdb_env_open(env, “/var/lib/lmdb”, 0, 0664);
// Open the database
MDB_dbi dbi;
mdb_txn_begin(env, NULL, 0, &txn);
mdb_dbi_open(txn, “mydatabase”, 0, &dbi);
// Write a value
MDB_val key = { sizeof(“mykey”), “mykey” };
MDB_val value = { sizeof(“myvalue”), “myvalue” };
mdb_put(txn, dbi, &key, &value, 0);
// Read a value
MDB_val valueRead;
mdb_get(txn, dbi, &key, &valueRead);
// Print the value
std::cout
// Cleanup
mdb_dbi_close(env, dbi);
mdb_txn_commit(txn);
mdb_env_close(env);
return 0;
}
“`
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ubuntu 哪個版本再裝caffe
配置
操作系統(tǒng)：14.04 Ubuntu Kylin 64位
cuda版本：7.5
GPU：k20c
一、cuda 安裝
我們采用的是.ded包安裝方式，網(wǎng)上還有利猛尺用一種手動安裝虛銷.run文件的方式，但是由于樓主之一次采用該種方式安裝導(dǎo)致各種驅(qū)動的問題，系統(tǒng)重新安裝了N次，所以這次換了個安裝方法。
1.在nvidia官網(wǎng)上下載.ded安裝包（當(dāng)然根據(jù)自己的系統(tǒng)選擇版本）
2. install repository meta-data
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntulocal_7.5-18_amd64.deb
3. Update the Apt repository cache
sudo apt-get update
4. Install CUDA
sudo apt-get install cuda
二、環(huán)境變量設(shè)置
1.設(shè)置PATH
在/etc/profile中添加環(huán)境變量，在文件最后添加
PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export PATH
保存后如下命令，使得立即生效
source /etc/profile
2.添加lib庫
在/etc/ld.so.conf.d/加入文件cuda.conf
/usr/local/cuda-7.5/lib64
輸入命令sudo ldconfig使得立即生效
執(zhí)行如下命令,確定驅(qū)動成功安裝
cat /pror/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 352.63 Sat Nov 7 21:25:42 PST 2023
GCC version: gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04)
拷貝樣例程序到dir，樣例程序在/usr/local/cuda/samples中是有一份的，只是copy一份出來編譯
cuda-install-samples-7.5.sh
3.安裝Opencv
這個盡量不要手動安裝，Github上有人已經(jīng)寫好了完整的安裝腳本：
chmod +x *.sh
sudo./opencv2_4_9.sh
4.安裝依賴庫
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
5.安裝Python
sudo apt-get install python-dev python-pip
然后執(zhí)行如下命令安裝編譯caffe python wrapper 所需要的額外包
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done
建議安裝Anaconda包，這個包能獨立于系統(tǒng)自帶的python庫，并且提供大部分Caffe需要的科學(xué)運算Python庫。
并且在~/.bashrc中添加library path
# add library path
LD_LIBRARY_PATH=your_anaconda_path/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH
6.安裝cuDNN（枝譽高可選）
CuDNN是專門針對Deep Learning框架設(shè)計的一套GPU計算加速方案，目前支持的DL庫包括Caffe，ConvNet, Torch7等。下載
基本原理是把lib文件加入到系統(tǒng)能找到的lib文件夾里， 把頭文件加到系統(tǒng)能找到的include文件夾里就可以。這里把他們加到CUDA的文件夾下
tar-xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgzcd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ （該命令是在解壓后的文件夾中運行終端）
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
執(zhí)行后發(fā)現(xiàn)還是找不到庫， 報錯
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夾是在系統(tǒng)路徑里的，用ls -al發(fā)現(xiàn)是文件權(quán)限的問題，因此用下述命令先刪除軟連接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
修改文件權(quán)限，并創(chuàng)建新的軟連接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5libcudnn.so
7.安裝OpenBLAS
下載編譯openBLAS
默認(rèn)安裝目錄 /opt/OpenBLAS
在~/.bashrc 中添加路徑
LD_LIBRARY_PATH=/opt/OpenBLAS/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH
也可以在/etc/ld.so.conf中添加文件
把路徑/opt/OpenBLAS/lib添加到文件中,運行sudo ld config
8.修改Makefile.conf(根據(jù)官網(wǎng)和Makefile.conf.example中注釋修改)
Make all -j12
Make test
Make runtest
編譯Matlab wrapper
makematcaffe
編譯Python wrapper
makepycaffe
linux lmdb 安裝的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于linux lmdb 安裝,輕松搞定：Linux下LMDB安裝全指南,ubuntu 哪個版本再裝caffe的信息別忘了在本站進行查找喔。
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當(dāng)前標(biāo)題：輕松搞定：Linux下LMDB安裝全指南(linuxlmdb安裝)
文章URL：http://fisionsoft.com.cn/article/dpchijd.html
