caffe搭建----Visual Studio 2015+CUDA8.0+CUDNN5配置Caffe-windows(BLVC)
原文来源: 来源:Angle_Cal 2016-12-19 17:32
BLVC版本的Caffe-windows已经支持Visual Studio 2015,下面的配置过程是综合了其他人的经验而且验证过的,可以确保有效.
- 下载Caffe-Windows(BLVC)
下载地址:GitHub
下载好解压缩即可.
建议使用git命令下载。
即有
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git git branch git checkout windows
- 安装VS2015,CUDA,CUDNN,Anaconda,CMake
VS2015
安装请自行完成,需要注意的是:
①如果你以前安装有早起的VS,那么安装VS2015可能会导致原来的版本出现问题,所以如果可能的话,尽量只用最新版,如果必须新老版本共存,比较稳妥的解决方法是先卸载老版本,然后安装VS2015,然后再安装VS2013等早期版本;
②VS2015再安装的时候,默认是不选中C++语言的,请使用自定义安装模式.
CUDA
请搜索CUDA8.0,到NVIDIA的官网上下载对应操作系统的版本,安装的时候,请关闭杀毒软件或者用管理员账户授权,安装过程中最好一直看着它,会进行很多敏感操作,如果杀毒软件进行了拦截,安装将会失败.
CUDNN
请搜索CUDNN,同样在NVIDIA的官网上下载,这个东西下载之后是一个压缩包,打开之后是一个叫做CUDA的文件夹.关于他的处理,后文将会提到,现在先下载备用.
Anaconda
这是一个python科学计算库,里面集成了很多模块和程序,根据你想使用的版本下载对应python2/python3的Anaconda,你并不需要先安装python,假如你以前安装过python,你完全可以卸载掉它,如果你不想卸载,请保证在系统变量中,Anaconda的变量排在python的前面(这很重要).
CMake
3.7.0以上版本的CMake都可以,需要注意的是,为了免除不必要的麻烦,我们不使用CMake的界面,所以请把CMake.exe所在的目录加入到系统变量path中. - 下载依赖
在(ROOTDIR):\caffe-windows\scripts下,有一个python脚本:download_prebuilt_dependencies.py,运行这个脚本,将会下载一个名字叫:”/libraries_v140_x64_py27_1.0.1.tar.bz2”的压缩包,这个压缩包会出现在你运行脚本的地方,并且脚本会把它解压,(ROOTDIR):\caffe-windows下会出现一个叫做libraries的文件夹,我们在(ROOTDIR):\caffe-windows下新建一个名叫”build”的文件夹,把这个libraries文件夹放进去.
如果下载缓慢,可以使用这个链接注意文件名中实际上包含了很多信息,请核对一下,这和你的实际情况是不是一样的,如果不一样,请用脚本下载. - 确认环境变量
注意:Anaconda和CUDA的环境变量是安装程序自己加进去的,最后面的那个关于build的变量需要你把第3步的目录加进去,CMake的变量也要加进去. - 修改批处理脚本
(ROOTDIR):\caffe-windows\scripts下有一个build_win.cmd脚本,编辑这个脚本:
第一步:
注释掉115行-137行的所有代码,在行首添加”::”就可以注释掉这一行. 不用注释。只要将部分配置在设置好就可以了。主要是是否使用gpu,使用Python的版本指定等。
这里可以参考我的脚本的样本 http://www.cnblogs.com/leoking01/p/6951683.html。
第二步:
处理CUDNN;
这里有两种方法,
方法一:将CUDNN压缩包下,cuda文件夹中的三个子文件夹中的文件,依次复制到CUDA的对应目录下,CUDA的安装目录为:”C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0”,使用这种方法,当程序需要使用CUDNN的时候,我们不需要做任何处理就能找到CUDNN的库,因为它存在于CUDA的目录下,而CUDA的变量已经在安装的时候自动的配置好了. (推荐使用该方式!)
方法二:在上述脚本中的143行-155行 合适的地方 那一块(如下),添加CUDNN的目录: (不推荐该方式。)
:: Configure using cmake and using the caffe-builder dependencies
:: Add -DCUDNN_ROOT=C:/Projects/caffe/cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1/cuda ^ :: below to use cuDNN cmake -G"!CMAKE_GENERATOR!" ^ -DBLAS=Open ^ -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=%CMAKE_CONFIG% ^ -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=%CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS% ^ -DBUILD_python:BOOL=%BUILD_PYTHON% ^ -DBUILD_python_layer:BOOL=%BUILD_PYTHON_LAYER% ^ -DBUILD_matlab:BOOL=%BUILD_MATLAB% ^ -DCPU_ONLY:BOOL=%CPU_ONLY% ^ -DCUDNN_ROOT=C:\Projects\cuda ^ ::上面一行就是CUDNN目录 -C %cd%\libraries\caffe-builder-config.cmake ^ %~dp0\..
使用这种方法,如果在后面的步骤上出现问题,请删除这句代码,然后使用方法一.
5. 调用CMake生成解决方案
在(ROOTDIR):\caffe-windows\build中打开命令行窗口(按下shift右击文件管理器空白,选择”在此处打开命令行”),运行build_win.cmd,如果上面的操作都没有问题,那么这一步将会调用CMake生成解决方案,请看好最开始输出的那些信息,如果使用的编译器是VC140,将会生成VS2015的解决方案.
6. 使用VS打开解决方案
等待上述脚本运行完毕,在build中会出现一个caffe.sln,使用VS2015可以直接打开这个解决方案.
7. 其他注意事项
①不要参考VS2013的相关经验来在VS2015上配置Caffe,不要使用Microsoft的版本,一定要使用BLVC的版本.
②为什么要使用VS2015呢?使用这种方法配置Caffe,不需要管理Nuget包,而且就算要使用Nuget,Vs2015的包管理器也要比VS2013的好用很多,假如你需要频繁的自己修改Caffe源码或者想读源码,那么我推荐你使用VS2015,而且有一件很重要的事:既然新的能用那么为什么要用旧的?
③python2和python3都能用,假如你在运行python脚本的时候提示你有一些包找不到,那么请安装Anaconda,并在环境变量中保证Anaconda的排名比Python高,或者直接卸载python.
④如果你一定要使用CMake的界面,遇到填写不上的属性,请查看build_win.cmd脚本中的文件.
⑤如果你想修改一些东西,你如是否使用GPU,是否支持MATLAB等等,现在有两种方法:一种是直接定义C++预处理器,另一种是修改调用CMake的那个脚本,直接生成一个你想要的特殊的版本,修改配置文件的方法可能并不会起作用,因为这些项目根本就没有加载那个CommonSettings.props文件.
每一个不曾起舞的日子,都是对生命的辜负。
But it is the same with man as with the tree. The more he seeks to rise into the height and light, the more vigorously do his roots struggle earthward, downward, into the dark, the deep - into evil.
其实人跟树是一样的,越是向往高处的阳光,它的根就越要伸向黑暗的地底。----尼采
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