【caffe 学习笔记之1】 WIN10+VS2013+CUDA7.5下CPU/GPU caffe配置

【前言】从开始配置到最后成功，前前后后经过了3天，中间有很多坑，不过都顺利解决了，一些经验分享给大家

【前期配置】

计算机：win10 64位系统，配了一台Acer P238-M高端商务本，16GB内存，SSD硬盘，不知道会不会加速运算

VS2013：网上下载一个2.8G左右的安装包，安装基础功能即可

caffe安装包：本例使用的是微软的配置的文件caffe-master，下载地址https://github.com/Microsoft/caffe

cuda7.5（GPU方案用到）：从cuda官网下载，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，安装时要完整安装，否则容易报错，cuda的安装完成后还是要设置一下环境变量的：

CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5

CUDA_PATH_V7_5 = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5

CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64

CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin

CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64

CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

最后在path末尾中添加 %CUDA_LIB_PATH%；%CUDA_BIN_PATH%；%CUDA_SDK_BIN_PATH%；%CUDA_SDK_LIB_PATH%；

cudnn安装（GPU方案用到）：我使用的是cudnn-7.5-windows7-x64-v5.0，网上很容易可以下到。解压文件后，有一个文件夹cuda，内包含bin、include、lib三个文件夹，将这三个文件夹内的文件分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5下的三个文件夹下

【CPU only caffe配置方案】

1. 复制D:\caffe-master\caffe-master\windows下的CommonSettings.props.example文件，并重命名为CommonSettings.props，在当前目录下打开，并修改CpuBuildOnly为true，UseCuDNN为false



2. 双击打开caffe.sln工程，首先对libcaffe工程进行生成，右键生成即可，运行成功后，caffe-master文件夹下会出现NugetPackages文件夹，内有16个项目，生成成功后的界面如下图所示:注意，此处提示为 “BinplaceCudaDependencies
: CPU only build, don't copy cuda dependencies.”



3.最后双击打开caffe.cpp文件，ctrl+F5进行编译，最终编译成功后会在D:\caffe-master\caffe-master\Build\x64\Release下生成caffe.exe文件，也会输出一些warnings，不过不用担心，接着会出现caffe的命令提示符界面，标志的cpu only 的caffe设置成功





按这个步骤下来应该很少会出现问题，cpuonly的情况还是比较简单的。

【GPU配置方案】

1. 虽然我的计算机并没有配置GPU，但依然可以编译成功，首先要修改的，就是将CommonSettings.props文件中的CpuBuildOnly改为false，UseCuDNN为true

2.重新生成libcaffe，生成成功后的界面如下图所示，注意，此处提示为 “ BinplaceCudaDependencies : Copy cudart*.dll, cublas*dll,
curand*.dll to output.”这一步的时间会比较长，大约十几分钟，要耐心等待



3.重复上述第3步，最后双击打开caffe.cpp文件，ctrl+F5进行编译，最终编译成功后会在D:\caffe-master\caffe-master\Build\x64\Release下生成caffe.exe文件，接着会出现caffe的命令提示符界面，该界面与cpuonly 的界面貌似没有什么区别。



【小结】按照这个步骤配置下来，应该不会报什么错。我在配置过程中也出现过无法打开输入文件、无法解析的外部符号 cudaGetErrorStrings等问题，多半是前期配置出现错误，或者由于自己不小心造成的，其余代码本身都不需要修改。