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windows7+visual studio 2013+CUDA7.5 编译caffe+配置matcaffe+配置pycaffe

發布時間：2024/9/21 windows 29 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 windows7+visual studio 2013+CUDA7.5 编译caffe+配置matcaffe+配置pycaffe 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

經過朋友指導，終于成功在windows7上成功編譯了caffe，這里將編譯過程記錄

安裝文件準備
- 1 visual studio 2013安裝包下載
- 2 CUDA75 optional
- 3 windows版本caffe
- 4 下載cuDNN optional
- 5 下載Anaconda安裝包 optional
- 6 下載Matlab安裝包 optional
安裝visual studio 2013
安裝cuda75 optional
利用Anaconda安裝python optional
安裝matlab optional
修改配置文件
- 1 解壓縮下載的caffe-windows文件
- 2 進入到windows文件夾
- 3 復制配置文件并重命名
- 4 修改配置文件修改工程的屬性文件
  - 41 配置文件說明
  - 42 非CUDA版本的caffe
  - 43 CUDA版本的caffe
編譯caffe
- 1 打開名稱為Caffe的解決方案
- 2 編譯libcaffe項目
- 3 編譯caffe項目
- 4 編譯pycaffe
- 5 編譯matcaffe
- 6 編譯其他項目
運行第一個caffe測試程序
配置python optional
配置matlab optional

1. 安裝文件準備

1.1 visual studio 2013安裝包下載

進入visual studio下載頁
選擇Visual Studio 2013–>Ultimate 2013版–>簡體中文iso文件–>下載?

1.2 CUDA7.5 (optional)

如果不需要cuda版本的caffe，本步跳過

下載地址:?
nvidia官網的cuda-toolkit-archive?

…?

1.3 windows版本caffe

下載地址為GitHub的caffe windows版本
一定要注意，brand那里選擇windows?

1.4 下載cuDNN (optional)

如果不需要配置cuDNN，該步請跳過
從nVidia官網下載cuDNN v3或者是cuDNN v4，注意，需要注冊才能下載?
下載后解壓縮，如下圖所示?

1.5 下載Anaconda安裝包 (optional)

該安裝包是用來安裝python的，從而可以配置pycaffe
這里選擇的是利用Anaconda的方法按照python，所以才需要下載Anaconda安裝包，當然，也可以按照其他的方法安裝
如果不需要配置pycaffe，該步請跳過
一般情況下，可能大家的機器上都已經安裝了python，那么，也請跳過該步
Anaconda安裝包下載地址：https://www.continuum.io/downloads

1.6 下載Matlab安裝包 (optional)

該安裝包是用來安裝matlab的，從而可以配置matcaffe
如果不需要配置matcaffe ，該步請跳過
一般情況下，可能大家的機器上都已經安裝了matlab，那么，也請跳過該步
matlab下載地址這里就不列出了，請自行尋找

2.安裝visual studio 2013

具體安裝方法見：?安裝visual studio 2013

3.安裝cuda7.5 (optional)

如果不需要cuda版本的caffe，本部分可以跳過
安裝方法與theano安裝（二）windows安裝visual studio 2010及cuda中的cuda安裝方法一致，只不過是版本號不同而已

4. 利用Anaconda安裝python (optional)

如果你的本機沒有安裝Python，并且你需要配置pycaffe，那么，請按照win7系統安裝python，并按照Pycharm集成開發環境安裝python

安裝完python后，再安裝一下protobuf，因為后面編譯pycaffe時有需要：

利用pip工具安裝protobuf：pip install protobuf?

5. 安裝matlab (optional)

如果你的本機沒有安裝matlab ，并且你需要配置matcaffe，那么，請安裝matlab，具體安裝方法請自行查閱

6.修改配置文件

在github上下載的window caffe把呢你自帶一個配置文件的例子，在進行編譯之前，需要先更改該文件內容

6.1 解壓縮下載的caffe-windows文件

這里假設caffe-windows被解壓到了如下的文件夾中?

6.2 進入到windows文件夾

6.3 復制配置文件，并重命名

將該文件夾（即.\windows）下的CommonSettings.props.example文件復制一份兒，并將復制的文件命名為CommonSettings.props?
-?

6.4 修改配置文件（修改工程的屬性文件）

6.4.1 配置文件說明

caffe-windows自帶的配置文件CommonSettings.props.example中與我們后面要進行的編譯密切相關的就是如下部分?
例子中所有配置參數都是默認值
CpuOnlyBuild：是否使用CPU
- 默認值為False（即使用GPU編譯）
- 如果本機沒有配置好CUDA，那么，該值應該賦值為True；
- 如果本機已經配置好CUDA，并且需要編譯CUDA版本的caffe，那么，該值應該賦值為True、
UseCuDNN：是否使用CuDNN
- 默認值為True；
- 如果本機沒有配置好CUDA，那么，該值應該賦值為False；
- 注意：CpuOnlyBuild和CuDNN不能同時為True；
- 如果這里設置為True，那么還需要對<CuDnnPath></CuDnnPath>賦值，即下載的CuDNN的路徑
CudaVersion：CUDA的版本
PythonSupport：是否支持python
- 默認值為False，即后續不編譯pycaffe；
- 如果需要編譯pycaffe，那么該值設置為True
- 如果這里設置為true，那么還需要對?<PythonDir>C:\Miniconda2\</PythonDir>賦值?
  - 上面的值是默認的，應該修改為本機的python安裝路徑，也就是python.exe所在路徑，例如，本機是利用Anaconda安裝的python，路徑如下：D:\program file\Anaconda2?，那么，應該令?<PythonDir>D:\program file\Anaconda2</PythonDir>?
MatlabSupport：是否支持matlab
- 默認值為False；
- 如果需要編譯matcaffe，那么該值設置為True
- 如果該值設置為true，那么還需要對<MatlabDir>C:\Program Files\MATLAB\R2014b</MatlabDir>進行賦值：?
  - 上面的路徑是默認的，需要更改為本機的matlab安裝目錄，例如，本機的matlab安裝路徑如下：D:\Program Files\MATLAB\R2014b，那么，<MatlabDir>D:\Program Files\MATLAB\R2014b</MatlabDir>?

6.4.2 非CUDA版本的caffe

配置文件部分設置如下：

<PropertyGroup Label="UserMacros"><BuildDir>$(SolutionDir)..\Build</BuildDir><CpuOnlyBuild>true</CpuOnlyBuild><UseCuDNN>false</UseCuDNN><CudaVersion>7.5</CudaVersion><PythonSupport>false</PythonSupport><MatlabSupport>false</MatlabSupport><CudaDependencies></CudaDependencies><CudaArchitecture>compute_35,sm_35;compute_52,sm_52</CudaArchitecture><CuDnnPath></CuDnnPath><ScriptsDir>$(SolutionDir)\scripts</ScriptsDir></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(CpuOnlyBuild)'=='false'"><CudaDependencies>cublas.lib;cuda.lib;curand.lib;cudart.lib</CudaDependencies></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(UseCuDNN)'=='true'"><CudaDependencies>cudnn.lib;$(CudaDependencies)</CudaDependencies></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(UseCuDNN)'=='true' And $(CuDnnPath)!=''"><LibraryPath>$(CuDnnPath)\cuda\lib\x64;$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(CuDnnPath)\cuda\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup><PropertyGroup><OutDir>$(BuildDir)\$(Platform)\$(Configuration)\</OutDir><IntDir>$(BuildDir)\Int\$(ProjectName)\$(Platform)\$(Configuration)\</IntDir></PropertyGroup><PropertyGroup><LibraryPath>$(OutDir);$(CUDA_PATH)\lib\$(Platform);$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(SolutionDir)..\include;$(SolutionDir)..\include\caffe\proto;$(CUDA_PATH)\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(PythonSupport)'=='true'"><PythonDir>C:\Miniconda2\</PythonDir><LibraryPath>$(PythonDir)\libs;$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(PythonDir)\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(MatlabSupport)'=='true'"><MatlabDir>C:\Program Files\MATLAB\R2014b</MatlabDir><LibraryPath>$(MatlabDir)\extern\lib\win64\microsoft;$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(MatlabDir)\extern\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup>

6.4.3 CUDA版本的caffe

配置文件部分設置如下：

<PropertyGroup Label="UserMacros"><BuildDir>$(SolutionDir)..\Build</BuildDir><CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild><UseCuDNN>ture</UseCuDNN><CudaVersion>7.5</CudaVersion><PythonSupport>true</PythonSupport><MatlabSupport>true</MatlabSupport><CudaDependencies></CudaDependencies><CudaArchitecture>compute_35,sm_35;compute_52,sm_52</CudaArchitecture><CuDnnPath>D:\software\caffe-vs\cuda-cuDNN</CuDnnPath><ScriptsDir>$(SolutionDir)\scripts</ScriptsDir></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(CpuOnlyBuild)'=='false'"><CudaDependencies>cublas.lib;cuda.lib;curand.lib;cudart.lib</CudaDependencies></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(UseCuDNN)'=='true'"><CudaDependencies>cudnn.lib;$(CudaDependencies)</CudaDependencies></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(UseCuDNN)'=='true' And $(CuDnnPath)!=''"><LibraryPath>$(CuDnnPath)\cuda\lib\x64;$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(CuDnnPath)\cuda\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup><PropertyGroup><OutDir>$(BuildDir)\$(Platform)\$(Configuration)\</OutDir><IntDir>$(BuildDir)\Int\$(ProjectName)\$(Platform)\$(Configuration)\</IntDir></PropertyGroup><PropertyGroup><LibraryPath>$(OutDir);$(CUDA_PATH)\lib\$(Platform);$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(SolutionDir)..\include;$(SolutionDir)..\include\caffe\proto;$(CUDA_PATH)\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(PythonSupport)'=='true'"><PythonDir>D:\File Program\Anaconda\</PythonDir><LibraryPath>$(PythonDir)\libs;$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(PythonDir)\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup><PropertyGroup Condition="'$(MatlabSupport)'=='true'"><MatlabDir>D:\File Program\Matlab\</MatlabDir><LibraryPath>$(MatlabDir)\extern\lib\win64\microsoft;$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(MatlabDir)\extern\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup>

注：事實上，對cuDNN路徑的配置有兩種方案：?
- 方案1：將cuDNN v4的壓縮包內的bin、include、lib中的文件分別放置在%CUDA_PATH% （即cuda的安裝路徑）的相應目錄中?
- 方案2：將 .\windows\CommonSettings.props文件中的CuDnnPath設置為該解壓縮路徑，例如，將cuDNN解壓后文件放置在D:\software\caffe-vs\cuda-cuDNN中，那么，在CommonSettings.props中，令<CuDnnPath>D:\software\caffe-vs\cuda-cuDNN\</CuDnnPath>，即上面提到的方法

7 編譯caffe

7.1 打開名稱為Caffe的解決方案

利用VS2013打開名稱為Caffe的解決方案?

7.2 編譯libcaffe項目

首先編譯libcaffe項目（其他的項目依賴于libcaffe項目）
右鍵libcaffe，選擇生成，開始編譯libcaffe?

…?
?
…
還原NuGet包，即從網絡下載編譯需要的各種依賴包?
經過一段時間等待后，編譯成功?
這里有兩個需要注意的地方：?
（1）編譯過程中，可能會出現錯誤?
error C2220: 警告被視為錯誤 - 沒有生成“object”文件?

?
錯誤的原因是編譯過程中出現了警告，而導致編譯無法進行，此時，需要進行如下修改：?
?
即：設置項目屬性，不要將警告視為錯誤?
右鍵->項目屬性->C/C++->常規->將警告視為錯誤設為否?
另外，有一次在另外一個機器上出現了同樣的問題，但按照上述方法卻未解決，是因為文件的代碼頁為英文，而我的系統中的代碼頁為中文，解決方案：利用VS打開出錯的文件->重新保存->重啟vs->重新編譯libcaffe->問題解決。?
（2）caffe編譯過程中，需要一些依賴包，在有網絡的情況下，當編譯第一個項目libcaffe時，程序會自動從網路下載這些依賴包，下載到與caffe-windows文件夾同級的NugetPackages文件夾中，下圖所示即為程序自動下載的依賴包?

但在沒有網絡情況下，需要事先將這些依賴包下載好，并將它們的路徑在vs的管理NuGet程序包中進行設置：工具->選項->NuGet Package Manager->程序包源->利用右側的加號添加本地的package?

…?

手動添加這些package地址后，還需要手動對這些NuGet Package進行安裝?
（3）另外，第二次編譯過程出現如下錯誤?
?
發現是下載的NegetPackages\glog.0.3.3.0下載缺少兩個文件:
- glog.overlay-x64_v120_Release_dynamic.0.3.3.0
- glog.overlay-x64_v120_Debug_dynamic.0.3.3.0?
  將第一次下載得到的這兩個文件放入該文件夾，問題解決?
  注：這里的“第一次下載得到的這兩個文件”是指NugetPackages中的glog.0.3.3.0文件夾下的兩個文件，見下圖?

7.3 編譯caffe項目

同樣，在caffe項目處右鍵生成

7.4 編譯pycaffe

直接在項目pycaffe右鍵，點擊生成即可

7.5 編譯matcaffe

直接在項目matcaffe右鍵，點擊生成即可

第二次在編譯matcaffe時，出現如下錯誤：?
- 即編譯matcaffe提示說找不到mex.h
- 將matlab_root/extend/include目錄添加到matcaffe項目的include目錄中，問題解決
上面這個問題解決后，又出現了另外一個錯誤?
- 即鏈接器找不到libmx.lib（matlab的靜態鏈接庫），查看VC++庫目錄，沒有發現設置問題?
- 不知道為什么會這樣，想了一個臨時的解決方便，將matlab安裝路徑下的\extern\lib\win64\microsoft添加到matcaffe項目->鏈接器->常規->附加目錄中，然后再次編譯，成功；這是因為編譯程序無法找到matlab的相關靜態鏈接庫的原因；
后來經過仔細查詢，發現，原來是因為配置文件CommonSettings中的matlabDir不小心填寫錯誤了，才會導致上面兩個問題！將此處改正，上面2個問題成功解決，matcaffe編譯成功

<PropertyGroup Condition="'$(MatlabSupport)'=='true'"><MatlabDir>D:\Program Files\MATLAB\R2014b</MatlabDir><LibraryPath>$(MatlabDir)\extern\lib\win64\microsoft;$(LibraryPath)</LibraryPath><IncludePath>$(MatlabDir)\extern\include;$(IncludePath)</IncludePath></PropertyGroup>

7.6 編譯其他項目

接下來，再依次編譯其他項目，同樣的方法

classification：用來分類
compute_image_mean：計算均值
convert_cifar_dat：對cifat數據集進行轉換
convert_mnist_data：對mnist數據集進行轉換

8.運行第一個caffe測試程序

為了測試編譯好的caffe能否正常使用，需要進行測試，主要利用mnist數據集進行分類問題的測試

（1）下載測試數據集?

（2）修改配置文件?
進入文件夾D:\software\caffe-vs\caffe-windows\examples\mnist，即examples路徑下的mnist文件夾?

① 打開lenet_solver.prototxt?
設置網絡配置文件路徑，這里使用了絕對路徑，相對路徑還沒有嘗試?

② 打開lenet_train_test.prototxt?

（3）運行caffe程序，具體地?
① 打開cmd命令行，cd到caffe-windows的.\Build\x64\Debug路徑下，在該路徑下，可以直接執行caffe.exe?
D:\software\caffe-vs\caffe-windows\Build\x64\Debug?
?
或者，為了方便，可以將caffe的路徑添加到環境變量Path中，這樣，cmd就可以直接識別caffe命令了?

② 運行caffe

caffe train -solver lenet_solver.prototxt

注意，因為上一步已經將D:\software\caffe-vs\caffe-windows\Build\x64\Debug路徑添加到環境變量PATH中了，所以，這里可以直接使用caffe.exe

下面兩步主要配置cuDnn、python和matlab，具體配置時，應該在4.5之前進行

9. 配置python (optional)

如果已經編譯好pycaffe，那么，為了能夠在python使用caffe，還需要在python中進行一些相關配置

添加環境變量?
- 在環境變量的用戶變量中，新建用戶變量，變量名“PythonPath”，變量值“caffe_root\Build\x64\Release\pycaffe”
- 或者將文件夾\Build\x64\Release\pycaffe\caffe 復制到\lib\site-packages.

10.配置matlab (optional)

如果已經編譯好matcaffe，那么，為了能夠在matlab使用caffe，還需要在matlab中進行一些相關配置

添加環境變量
- 將<caffe_root>\Build\x64\Release\matcaffe路徑添加到matlab的搜索路徑中
- 將<caffe_root>\Build\x64\Release路徑添加到環境變量PATH中
After you have built solution with Matlab support, in order to use it you have to:

add the generated matcaffe folder to Matlab search path, and?
add \Build\x64\Release to your system path.

最后來張圖

注：發現一篇寫的比較好的博客?
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50819464

總結

以上是生活随笔為你收集整理的windows7+visual studio 2013+CUDA7.5 编译caffe+配置matcaffe+配置pycaffe的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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