Caffe 在Windows 10下的安装
参考信息: How to install Caffe in windows in 5 min (https://www.youtube.com/watch?v=nrzAF2sxHHM)
http://www.cnblogs.com/marso/p/caffe_win10_python.html
其它网络资源
Windows 10 Caffe安装过程
1. 安装电脑硬件信息
主机型号:雷霆世纪 GreenLight 903
处理器:Intel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @ 3.6GHz3.6GHz
内存(RAM):16.0GB
显示适配器:NVIDIA GeForce GTX 1070
2. 安装电脑软件信息
Windows 10 专业版
3. 相关软件下载,安装
3.1 Visual Studio Community 2013with Update 4;此IDE用于编译.sln文件,生成build文件夹,此文件夹包含可执行文件及相关库(本地的安装文件路径:E:\Download\caffe related software\Visual Studio,双击文件” vs_community.exe”,默认安装方法)
3.2 CUDA 8.0,此软件用于GPU模式下的并行计算,需要对应英伟达(NVIDIA)硬件使用;网络下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads(本地的安装文件路径:E:\Download\cafferelated software\CUDA8.0,双击文件”cuda_8.0.61_win10.exe”, 默认安装方法)
3.4 下载Anaconda;此软件的目的是为了安装Python及相关软件
下载网址:https://github.com/Microsoft/caffe
(本地的安装文件路径:E:\Download\caffe related software\Anaconda,文件” Anaconda2-4.4.0-Windows-x86_64.exe”)
双击(Anaconda2-4.4.0-Windows-x86_64.exe),默认安装;
下载网址:https://github.com/Microsoft/caffe
(本地的文件路径:E:\Download\caffe related software\Caffe,压缩文件” caffe-master.zip”)
解压(caffe-master.zip),右键该压缩文件,选择”解压文件”,将文件解压缩到C盘
将C:\caffe-master\windows\CommonSettings.props.example备份,并改名为
CommonSettings.props,如下图所示;(文件本地所在路径:C:\caffe-master\windows)
4. 编译(注意下文中提到的绝对路径可能与实际安装电脑情况不一致,以安装电脑的实际路径为准)
4.1修改编译参数文件CommonSettings.props(文件所在路径:C:\caffe-master\windows)
4.2 如果下图中的两个project(libcaffe,test_all)没有成功导入,原因是Visual Studio 2013的安装路径中缺少CUDA8.0.props,将C:\Program Files\NVIDIAGPU ComputingToolkit\CUDA\v8.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions\目录下的该文件拷贝到目录C:\..\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations\下
4.3设置libcaffe为启动项目;右键libcaffe,选择设为启动项目”Set as StartUp Project”。
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E:\Download下面)
4.5解决方案配置设为release
4.6右键”libcaffe”,选择“Properties”,选择“ConfigurationProperties”,选择“C/C++”,选择“General”,设置“Treat Warnings As Errors”为“No”;点击“运用”,再点击“确定”;
4.7 右键“Caffe”,选择“Rebuild”;需要等待一段时间,因为NuGet需要安装一些依赖库,“Rebuild”需要一段时间;如果“output”窗口如下图所示,则表示rebuildpass;否则需要按照错误提示找出解决方法;将4.5的模式改为Debug,重复4.5~4.7步;其它的库根据需要编译,因为需要测试数据集mnist,所以需要按照4.6~4.7方法编译“convert_mnist_data”;
4.8 将模式修改为Release,右键“pycaffe”, ,选择“Properties”,选择“ConfigurationProperties”,选择“Linker”,选择“General”,选择“AdditionalLibrary Directories”加入numpy的libs路径“E:\Program\anaconda\Lib\site-packages\numpy\core\lib”点击“OK”,
4.9 右键“pycaffe”,选择“rebuild”, 如果编译通过,则跳到下一步,否则需要根据提示信息寻找解决方法;
4.10编译成功后,将caffe-master\caffe-master\Build\x64\Debug\pycaffe路径下的caffe文件夹拷贝到python的site-packages下面
然后用python测试能不能正常importcaffe,如果没报错说明一切OK,如下图所示。
5. 用Caffe训练测试mnist数据集
5.1 下载数据(网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/),
解压缩到下面的路径:C:\caffe-master\data\mnist
4.3 将上面的数据转换为.lmdb文件
训练数据
测试数据:
4.4 训练测试集
将相关路径加入参数文件:C:\caffe-master\examples\mnist\ lenet_solver.prototxt
将相关路径加入参数文件:C:\caffe-master\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt
训练数据
训练结果如下:
4.5 测试训练模型
测试模型:
测试结果:
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