Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速(修改版)

 

基本环境

建议严格按照版原本
- Windows 10
- Visual Studio 2013
- Matlab R2016b
- Anaconda
- CUDA 8.0.44
- cuDNN v4

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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：

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2. 下载cuDNN

下载前须要在Developer网上注册一个号，简单填一填基本材料便可。


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，获得一个叫cuda的文件夹。

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3. 从Microsoft的Github中下载Caffe的源码

注意了，通常来说Windows配置Caffe是比较困难的，缘由就在于caffe包不能去正常的官网下载，这个微软caffe真是给咱们省了很多的麻烦，因此，强调一下，去这个连接下载Caffe源码的压缩包！
https://github.com/Microsoft/caffe

下载完后，解压文件，获得一个叫caffe-master的文件夹。

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4. 安装Caffe

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

若是这两个没有成功导入，缘由是Visual Studio 2013的安装路径中缺乏CUDA 8.0.props(或者是你的版本号在CommonSettings.props写错了)，个人是这个路径
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，个人路径是
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。(好比我这里是装在F:\Windows+Caffe下面)----------------这一步若是把CuDnn里cuda的文件已经放到Cuda安装目录下的话,就不要再添加路径了,不然最后会报错.

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。这是由于程序中会自动给你加上cuda，例如(CuDnnPath)\cuda\lib\x64;$(LibraryPath)。所以你须要作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...

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

 

另外,在cudnn.hpp文件里找到下面代码,加上版本控制,GUDA版本过高会致使不少错误.

template <typename Dtype>
inline void setConvolutionDesc(cudnnConvolutionDescriptor_t* conv,
    cudnnTensorDescriptor_t bottom, cudnnFilterDescriptor_t filter,
    int pad_h, int pad_w, int stride_h, int stride_w) {
  //CUDNN_CHECK(cudnnSetConvolution2dDescriptor(*conv,
  //    pad_h, pad_w, stride_h, stride_w, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION));
#if CUDNN_VERSION_MIN(6, 0, 0)//版本控制
  CUDNN_CHECK(cudnnSetConvolution2dDescriptor(*conv,
   pad_h, pad_w, stride_h, stride_w, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION,
   dataType<Dtype>::type));
#else
  CUDNN_CHECK(cudnnSetConvolution2dDescriptor(*conv,
   pad_h, pad_w, stride_h, stride_w, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION));
#endif
}

 

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，之后编译的成功和运行须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。

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5. 编译caffe

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


能够看到原来的是单项目启动，编译libcaffe，那么如今咱们选择编译caffe，也能够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！能够去看看战利品。

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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.

个人差别;win10,matlab2016b,cuda8.0.结果是成功的