Windows 10(64位)配置Caffe运行环境的基本流程
2016-11-18 12:59
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进行深度学习可以使用Caffe,我使用windows配置了一下Caffe运行环境,非常简单。这里把官网的配置过程搬运过来,以备参考。
官网地址:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
配置环境: Windows 10(64位)+ Visual Studio 2013.
1 获取安装文件
首先在官网地址https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows下载压缩包,并解压到想要安装的路径下。
2 生成新的配置文件
将.\windows\CommonSettings.props.example复制一份,并且重命名为.\windows\CommonSettings.props(文件名为CommonSettings.props,前边的.\windows\是路径)。
默认情况下,编译需要CUDA和cuDNN库,这些都可以在配置文件.\windows\CommonSettings.props中进行配置。默认情况下不支持Python,但是也可以在.\windows\CommonSettings.props中更改。Caffe所需要的第三方的依赖项可以通过NuGet自动获取。
3 CUDA配置
从网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit下载最新的CUDA,本文撰写时已经更新到CUDA
8。如果你不想使用CUDA,或者由于某些原因装不上CUDA,也可以采用CPU_ONLY选项来进行生成,此时你需要在.\windows\CommonSettings.props中设置CpuOnlyBuild选项为true,设置UseCuDNN选项为false。
4 cuDNN配置(如果第3步中选择CPU_ONLY,则本步骤可以忽略)
从网址https://developer.nvidia.com/cudnn下载cuDNN v3或者
cuDNN v4。将下载的压缩文件解压到 %CUDA_PATH%(CUDA安装时生成的环境变量)。也可以解压到其他的路径,并将配置文件的CuDnnPath指向解压的路径。当然,如果仅使用CUDA但不使用cuDNN,可以将配置文件中的UseCuDNN设置为false。
5 Python接口配置
在配置文件中将PythonSupport设置为true。然后下载Miniconda 2.7 64-bit Windows安装文件,为所有用户添加Python路径到PATH环境变量(通过安装文件完成),下载地址为http://conda.pydata.org/miniconda.html。
以“管理员身份”打开命令提示符窗口,输入以下命令:
conda install --yes numpy scipy matplotlib scikit-image pip
注意:编译完成后,为了能够使用Python,需要做以下更改:
设置PythonPath环境变量指向<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe,或者将文件夹<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe\caffe拷贝到<python_root>\lib\site-packages路径下。
6 Matlab接口配置
在配置文件中将MatlabSupport设置为true,并且将MatlabDir设置为你的Matlab安装的根目录。
注意:编译完成后为了使用Matlab,需要做以下更改:
将生成的matcaffe文件夹添加到Matlab的搜索路径,并且,添加<caffe_root>\Build\x64\Release到系统路径。
7 编译生成
打开.\windows\Caffe.sln,全部生成即可。
官网地址:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
配置环境: Windows 10(64位)+ Visual Studio 2013.
1 获取安装文件
首先在官网地址https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows下载压缩包,并解压到想要安装的路径下。
2 生成新的配置文件
将.\windows\CommonSettings.props.example复制一份,并且重命名为.\windows\CommonSettings.props(文件名为CommonSettings.props,前边的.\windows\是路径)。
默认情况下,编译需要CUDA和cuDNN库,这些都可以在配置文件.\windows\CommonSettings.props中进行配置。默认情况下不支持Python,但是也可以在.\windows\CommonSettings.props中更改。Caffe所需要的第三方的依赖项可以通过NuGet自动获取。
3 CUDA配置
从网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit下载最新的CUDA,本文撰写时已经更新到CUDA
8。如果你不想使用CUDA,或者由于某些原因装不上CUDA,也可以采用CPU_ONLY选项来进行生成,此时你需要在.\windows\CommonSettings.props中设置CpuOnlyBuild选项为true,设置UseCuDNN选项为false。
4 cuDNN配置(如果第3步中选择CPU_ONLY,则本步骤可以忽略)
从网址https://developer.nvidia.com/cudnn下载cuDNN v3或者
cuDNN v4。将下载的压缩文件解压到 %CUDA_PATH%(CUDA安装时生成的环境变量)。也可以解压到其他的路径,并将配置文件的CuDnnPath指向解压的路径。当然,如果仅使用CUDA但不使用cuDNN,可以将配置文件中的UseCuDNN设置为false。
5 Python接口配置
在配置文件中将PythonSupport设置为true。然后下载Miniconda 2.7 64-bit Windows安装文件,为所有用户添加Python路径到PATH环境变量(通过安装文件完成),下载地址为http://conda.pydata.org/miniconda.html。
以“管理员身份”打开命令提示符窗口,输入以下命令:
conda install --yes numpy scipy matplotlib scikit-image pip
pip install protobuf
注意:编译完成后,为了能够使用Python,需要做以下更改:
设置PythonPath环境变量指向<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe,或者将文件夹<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe\caffe拷贝到<python_root>\lib\site-packages路径下。
6 Matlab接口配置
在配置文件中将MatlabSupport设置为true,并且将MatlabDir设置为你的Matlab安装的根目录。
注意:编译完成后为了使用Matlab,需要做以下更改:
将生成的matcaffe文件夹添加到Matlab的搜索路径,并且,添加<caffe_root>\Build\x64\Release到系统路径。
7 编译生成
打开.\windows\Caffe.sln,全部生成即可。
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