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.
转载于:https://www.cnblogs.com/leoking01/p/6725625.html
caffe搭建----Visual Studio 2015+CUDA8.0+CUDNN5配置Caffe-windows(BLVC)相关推荐
- 2022-01-18 Caffe+Window11+Visual Studio 2015+Python3.5 CPU+GPU 配置详细教程
2022-01-18 Caffe+Window11+Visual Studio 2015+Python3.5 CPU+GPU 配置教程 文章目录 前言 1.开篇背景 一.资源准备 二.配置过程-雷区 ...
- Win10+GeForce 940M(CUDA8.0)+Visual Studio 2015的GPU环境配置步骤
需要安装windows操作系统: 破解Windows操作系统: 升级windows操作系统: 下载显卡驱动: 安装显卡驱动: 下载Visual Studio 2015: 安装Visual Studio ...
- ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.1+caffe 安装(基于独立主机集成显卡GTX1080Ti)
最近开始配置自己的深度学习主机,由于之前只在笔记本上和单显卡主机上安装过,所以可以说是zero经验,以至于很多问题不了解都当成了bug,故为了方便以后的自己以及大众,特在此写下post一篇.(由于可能 ...
- Ubuntu16.04+Titan X+CUDA8.0+cudnn5.1+Caffe
1.安装Ubuntu16.04 LTS x64 利用工具rufus制作USB系统盘(官方下载64位版本: ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso),因为已有Win7系统,此处选择 ...
- [深度学习]Ubuntu16.04 + GTX 1050 + cuda8.0 + cuDNN5.1 + caffe安装详解
首先吐个槽,ubuntu + nvidia的显卡驱动简直是反人类,害的我折腾了一天多. 一.问题及解决办法 寒假放假回家没事干,正好给家里电脑升级了显卡gtx1050可以跑跑CNN.我在实验室的显卡是 ...
- 联想小新锐7000(笔记本)+ubuntu14.04+gtx1050+cuda8.0+cudnn5.1+caffe完整配置记录
一.NVIDIA驱动安装 1.关闭security boot 现在的笔记本电脑,特别是使用security boot方式安装Ubuntu.要正确安装驱动,必须关闭security boot(进入bio ...
- 北斗导航 | Visual Studio 2015之RTKLib Demo5配置
===================================================== github:https://github.com/MichaelBeechan CSDN: ...
- Windows 10 Visual Studio 2015 配置 Caffe
笔记本是双显卡,读研的时候成功的在Ubuntu下配置好了一次Caffe,并且完成了深度学习的实验,前不久因为一个小的问题,导致NVIDIA驱动出了问题,以后再也没有在Ubuntu下成功配置好Caffe ...
- 【OpenCV】 OpenCV-4.1.1 + Visual Studio 2015 安装教程
搭建环境: 软件版本:OpenCV-4.1.1.Visual Studio 2015 操作系统:Win10 主要流程: 1.准备工作 1.1下载并解压opencv 1.1.1 OpenCV官方网站下载 ...
最新文章
- SkFlattenable /Registrar/
- mysql哪些数据库不能删除吗_为什么我不能删除MySQL数据库?
- 神经网络结构设计指导原则——输入层:神经元个数=feature维度 输出层:神经元个数=分类类别数,默认只用一个隐层 如果用多个隐层,则每个隐层的神经元数目都一样...
- matlab 降低维度,求助。。。matlab索引超出维度要怎么修改。。。谢谢
- C语言实现PID算法:位置式PID和增量式PID
- vue-cli的初步使用
- 硬核妹子的创意设计:舌头控制器
- (转)Spring Boot 2 (十):Spring Boot 中的响应式编程和 WebFlux 入门
- 述职答辩提问环节一般可以问些什么_内部资料,仅供阿里在职同事传阅:晋升答辩成功要诀...
- SocketType 枚举----指定 Socket 类的实例表示的套接字的类型
- 共享python代码模块
- [转载] 用大白话解释Java的方法重载和方法覆盖
- KMP + 求最小循环节 --- HDU 1358 Period
- 【游戏周边】Unity,UDK,Unreal Engine4或者CryENGINE——我应该选择哪一个游戏引擎...
- 计算机硬件损坏的处理方法,处理电脑系统提示winload.exe丢失或是损坏的方法
- 7.7_adadelta
- office2019初体验与kms服务器搭建
- 起风了数字简谱用计算机,起风了钢琴简谱-数字双手-买辣椒也用券
- SAP MM采购信息记录作用与浅析
- Word公式编辑大括号内公式对齐方法