win10下安装caffe新得---2

Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速

基本环境

建议严格按照版本来

- Windows 10

- Visual Studio 2013

- Matlab R2016b

- Anaconda

- CUDA 8.0.44

- cuDNN v4

1. 安装CUDA 8.0

安装完后，程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量：

2. 下载cuDNN

下载前需要在Developer网上注册一个号，简单填一填基本材料即可。





下完就是一个压缩包，也没办法安装的，压缩包里面有三个文件，分别是bin，include，lib，把它们解压，得到一个叫cuda的文件夹。

3. 从Microsoft的Github中下载Caffe的源码

注意了，一般来讲Windows配置Caffe是比较困难的，原因就在于caffe包不能去正常的官网下载，这个微软caffe真是给我们省了不少的麻烦，所以，强调一下，去这个链接下载Caffe源码的压缩包！
https://github.com/Microsoft/caffe



下载完后，解压文件，得到一个叫caffe-master的文件夹。

4. 安装Caffe

4.1 打开caffe-master文件夹，然后看到一个windows文件夹，然后继续打开windows文件夹，看到里面一个CommonSettings.props.example文件，复制出来一份，并改名字为CommonSettings.props。

4.2 用Visual Studio 2013打开windows文件夹下的Caffe.sln，检查解决方案中的项目，重点看libcaffe和test_all是否成功地被导入。

如果这两个没有成功导入，原因是Visual Studio 2013的安装路径中缺少CUDA 8.0.props，我的是这个路径

C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations

其实CUDA 8.0.props就在cuda的安装目录下，我的路径是

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions

只要拷贝到

C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations

就行，那么libcaffe和testall就都没问题了！（以上解决方法属于引用，博主实际是导入了这两个项的。）

4.3 设置libcaffe为启动项目

方法是右键libcaffe，选择设为启动项目。

4.4 打开解决方案中的CommenSetting.probs，在CuDnnPath那里把存放解压的cudnn出来的文件夹cuda的目录路径放到其中去。(比如我这里是装在F:\Windows+Caffe下面)

也就是说从cudnn-7.5-windows7-x64-v5.1-rc.zip解压出cuda文件夹，假设位置在F:\Windows+Caffe下，那么CuDnnPath设置为F:\Windows+Caffe。这是因为程序中会自动给你加上cuda，例如(CuDnnPath)\cuda\lib\x64;$(LibraryPath)。因此你需要做的就只是指定它的上级目录。

4.5 解决方案配置设为release

 

4.6 选择菜单中的DEBUG->libcaffe Properties...

此处需要修改两个地方，分别是配置属性中的常规和C/C++中的常规，如下图所示

4.7 开始编译

漫长的等待… … …

直到编译成功，lucky boy，我这儿跳出这个提示，暂时没有去理他，反正没有出错就先这样吧

4.8 查看战利品

caffe_master文件夹下应该生成了一个名为Build的文件夹，以后编译的成功和运行需要的文件都会存放在..\build\X64\Relase下面。



至此，说明’libcaffe’已经成功地编译完啦。

5. 编译caffe

在Visual Studio 2013的解决方案上面右击选择属性（properties）





可以看到原来的是单项目启动，编译libcaffe，那么现在我们选择编译caffe，也可以选择更多的任务来编译。



开始编译，漫长的等待… … …后，也就编译成功啦！可以去看看战利品。



Windows10下安装配置Caffe并支持GPU加速

本文用到的安装材料：百度网盘

原文是在windows7系统配置环境，matlab2016a，cuda是7.5.

我的差异;win10,matlab2016b,cuda8.0.结果是成功的

简单的总结配置过程：

安装完之后，以下步骤均在\caffe-master\windows文件夹下操作：

            ①更改CommonSettings.props.example文件为CommonSettings.props

            ②双击Caffe.sln文件，在VS环境中打开CommonSettings.props。接着进行以下操作：

                 a.<CudaVersion>：默认的是7.5，我的cuda版本是8.0，故这里我改为8.0

                 b.<MatlabSupport>：如果你编译matlab接口，则将false改为true

                 c.<PythonSupport>：如果你编译Python接口，则将false改为true

                 d.<CuDnn.Path>：改为你存放cudnn的路径的上一层目录。

                 e.<MatlabDir>：改为你安装的matlab路径

                 f.<CudaArchitecture>：与你的显卡处理能力匹配（查看自己Nvidia GPU的computer capability，此链接的原作者已整理 好各种型号，大家均可在里面查找到：  http://blog.csdn.net/JiaJunLee/article/details/52067962）

            ③生成（业内人士通常称这步为编译）。注：每个项目都要编译

                 操作：右击工程-生成

                 顺序：首先libcaffe，接着caffe，接着剩下的工程逐一生成。

                

-----------------注-----------------
caffe.exe文件（.\Build\x64\Release目录下，以后训练要用到-只要看到该可执行文件就证明编译成功，不管你用什么系统，什么方式）