Windows10下安装Caffe

Windows10下安装Caffe

本文章参考了以下三篇文章

• Windows 7下安装配置Caffe并支持GPU加速
• Windows下caffe安装详解(cpu+gpu+matcaffe+pycaffe)
• windows下安装caffe

配置基本环境

• Windows 10

• Visual Studio 2013
  尝试过使用VS2015，但问题很多，所以还是又重新安装了VS2013

• CUDA 8.0

• cuDNN v5
  下载需要进行简单的注册

• Anaconda2
  可选，安装pycaffe时需要
  也可安装miniconda，需要运行以下命令来安装相应的包：
  以管理员身份运行如下命令：
  conda install --yes numpy scipy matplotlib scikit-image pip
pip install protobuf

• Matlab R2015b
  可选，安装matcaffe时需要

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安装CUDA、cuDNN

首先给出官网链接如下：

• CUDA
• cuDNN

安装CUDA 8.0

注意安装CUDA一定要在VS2013之后。只有这样某些文件才能正确放置，否则再编译Caffe的时候灰出现文件无法找到的问题。

安装cuDNN

点击下载

需要登陆。没有注册过的小伙伴需要注册一下

下载相应版本的cuDNN

下载之后进行解压缩，注意记得解压缩的目录，稍后要用。

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安装Caffe

1. 首先到BVLC的官方地址下载：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

2. 将下载的caffe-windows.zip进行解压，得到文件夹caffe-windows 。为方便叙述，我给出自己的文件路径：E:\Caffe\caffe-windows 。随后的叙述，将在此基础之上，请各位同学自主对应自己的文件路径。

3. 进入其caffe-windows目录下的windows目录，即目录为：E:\Caffe\caffe-windows\windows 。将该目录下的CommonSettings.props.example复制一个并改名为CommonSettings.props，同样还是放在当前目录下。
   

4. 修改文件CommonSettings.props 。（注意：要安装matcaffe必须首先安装matlab，安装步骤不在赘述，要安装pycaffe需要首先安装Python）
   
   
   

   不使用GPU的还需要做如下修改：
   
   大家可以通过行号快速定位哦；带点的行是需要修改的。

5. 双击文件E:\Caffe\caffe-windows\windows\Caffe.sln 打开，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CUDA是晚于VS安装的，上述问题应该是不存在的。

6. 编译libcaffe 。
   右键libcaffe，选择设为启动项目。
   
   解决方案配置设为release
   选择调试–>libcaffe属性
   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
   
   

   进行编译
   
   Nuget会提示下载一些东西，包括boost, opencv2.4.10, gflags, glog, hdf5, lmdb, LevelDB, OpenBLAS, protobuf等预编译的依赖包。过程有点慢，多等会就ok。下载完成后会在caffe-windows的同级目录生成NugetPackages的文件，即E:\Caffe\NugetPackages。
   出现没有生成object文件的错误，双击该错误，点击确定会打开该文件，然后直接保存即可。

7. 编译Caffe
   
   
   进行编译，就OK啦！
   

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mnist测试

1. 下载mnist数据集
   网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
   解压缩到E:\Caffe\caffe-windows\data\mnist
   

2. 在目录E:\Caffe\caffe-windows\examples\mnist下，新建一个create_mnist.bat，里面写入如下的脚本。

   .\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\train-images.idx3-ubyte .\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_train_lmdb   
   echo.   
   .\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\t10k-images.idx3-ubyte   .\data\mnist\t10k-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_test_lmdb  
   pause 

   在目录E:\Caffe\caffe-windows\examples\mnist下，新建一个train_lenet.bat，里面写入如下的脚本。

   .\Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt  
   pause  

3. 修改文件E:\Caffe\caffe-windows\examples\mnist\lenet_solver.prototxt ,将最后一行改为solver_mode:CPU
   

4. 打开cmd 或者powershell ，进入caffe根目录E:\Caffe\caffe-windows ，依次输入如下命令

.\examples\mnist\create_mnist.bat
.\examples\mnist\train_lenet.bat

完成~！