深度学习零基础之框架配置Windows+caffe+VS2013+python
2017-06-23 16:45
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1. 配置前说明:
为了不必要的错误,最好在X64位上配置下面的相关环境,win7 8 10都是64位,别问我为什么(我也不知道为什么)2. 环境安装下载:
A. IDE选用VS2013,这个不说了,最好用VS2013,我也不知道为什么,因为我的机器上装的是VS2013B. 安装python,同样在windows上需要X64的,我选择的是2.7的大版本,如果用python3以上的应该是可以的(没试过),本机上安装的python2.7.13,安装过程傻瓜式的就不说了,不过在安装的时候一定要把pip工具给勾上(默认是勾上的)
根据自己的情况选择安装路径(我安装在D:/python/目录下),安装好之后配置系统环境变量,我想如何配置应该不用我再截图了吧。直接在系统的path值后面添加D:/python;(根据自己的安装目录选择)。
配置好之后句可以在cmd上面运行输入python(别告诉我cmd怎么启动)。
出现这个说明python安装成功
C.安装numpy
python已经安装好了,直接在cmd中输入pip install numpy命令即可安装numpy包,如果说半天都下载不了,那么最好翻墙(蓝灯靠谱)再执行这个命令,一会儿就下载好了。也可以在谷歌上收缩pipy numpy关键字,然后直接在上面手动下载 然后加压,在python目录中打开cmd输入python setup.py install 直接手动安装也行。
D.安装CUDA
提供一个8.0版本的[下载地址]
本人自己使用的是CUDA8.0版本的,根据自己的情况来选择下载,下载之后安装,最好就默认在C盘,它会自动配置相关的系统环境变量,你也可以装在其他盘—-不建议。
然后下载cudnn(需要自己注册一个号)用来GPU加速的,目前的版本有4.0 5.0根据你自己的电脑以及CUDA版本来选择下载你用4.0还是5.0,我用的5.0
cudnn下载后只是一个库文件,解压后有lib、bin、include3个文件夹,把这3个文件夹的内容分别对应在CUDA安装目录下,默认的是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0这个目录下的lib、bin和include,千万别放错了,要不然后面编译caffe的时候出错(当然这一步也可以不用做,后面再配置.props属性的时候加上cudnn的路径就行)
3.Caffe编译
最后一步也是最重要一步了。提供下载windows下的[caffe](https://github.com/Microsoft/caffe),一定要用git clone来下载,否则有可能导致包的下载的包会丢失,我放在的D:/caffe,然后在这个目录下E:\Caffe\caffe\caffe\windows,复制CommonSettings.props.example在同级目录下,修改名字为:CommonSettings.props。然后用vs2013打开Caffe.sln 打开时,libcaffe以及pycaffe,matcaffe显示加载失败,先不管,然后在vs里面打开这个配置文件如图
“`
然后关闭vs2013,再重新打开,此时就能加载开始没加载的工程,
然后设置libcaffe工程的相关设置
第一步必须先编译libcaffe,以为其他工程需要依赖这个,如果出现编码的问题错误,那么就双击该错误并保存,然后在重新编译。
如果libcaffe编译通过了 在直接全部编译项目,最后16个工程都能编译成功。在编译libcaffe的时候需要下载相关的包,需要等待很长一段时间,大概1个G的内容NugetPackages下载这个目录,并放在caffe的同级目录下,可以直接从我儿拿去,不过最好还是让vs自动下载,总共16个文件夹对象
以上所有包都在这密码:6pw0
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