caffe+pycaffe+VS2013+GTX980+Win10 64位安装

本文主要是介绍caffe+pycaffe+VS2013+GTX980+Win10 64位安装，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

因为之前theano更新默认后端改为tensorflow，怎么该后端都不行，就试试caffe吧
参考了这两篇博客，安装也不难。
caffe学习(1):多平台下安装配置Caffe - fish的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET
Windows下caffe安装详解(cpu+gpu+matcaffe+pycaffe) - 博客频道 - CSDN.NET

下面是一个简易的步骤和注意事项：

步骤

1. 安装VS2013旗舰版（至少是2013版的）
2. 下载cuda7.5，默认安装
3. 下载cudnn（version4或version），把解压的bin、include、lib拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5，然后选择全部覆盖。
4. 从git（点我下载）上下载caffe，解压到任意根目录下，我放D盘，也就是D:\caffe-windows
5. 更改编译的配置文件：到D:\caffe-windows\windows目录下，把CommonSettings.props.example最后的.example删掉，也就是变为CommonSettings.props，然后用VS打开，根据需要更改true或者flase，以及修改python路径、修改显卡架构
   如下图是我的改完以后的配置文件
   
   其中<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild>里的false就是说不仅仅用cpu，意思就是也要用显卡。
   <UseCuDNN>true</UseCuDNN>表示用cudnn加速。注意：caffe只支持cudnn 3或者4版本
   <CudaVersion>7.5</CudaVersion>使用cuda的版本是7.5
   依次类推
   因为我要编译pycaffe，所以后面还有python路径要修改，matlba如果需要的话也需要改路径
   <PropertyGroup Condition="'$(PythonSupport)'=='true'">
<PythonDir>C:\Anaconda2\</PythonDir>
C:\Anaconda2是我的python路径。
6. 这个配置文件改完后保存关掉。打开D:\caffe-windows\windows目录下的caffe.sln。
7. 先把编译模式改为Release，x64
8. 再右键libcaffe，生成，等待，没有错误的话继续，有的话在后面看解决办法。
9. 再右键整个项目，生成。如下图
   
   如果没有什么意外，等十几分钟最后输出false :0个。编译就成功了。
10. 编译结束后最好改一下运行的选项。
    方法：右键解决方案->属性->通用属性->启动项目->当前选定内容，然后保存。
    

如果遇到错误，无非就是：

1. 没有生成object文件的错误，双击该错误，点击确定，然后保存即可。
2. 出现无法打开libcaffe.lib的错误，编译生成libcaffe，再编译整个解决方案。（按照上面我说的步骤，这个错误应该是不会出现的）
3. 如果是”windos.h“错误，把VS重装吧，最好VS2013旗舰版

最后，在caffe项目下，双击caffe.cpp，运行，出现下图就可以了。

编译生成的文件和caffe.exe在D:\caffe-windows\Build\x64\Release下。把这个路径加入系统变量Path中就可以在控制台用caffe了。

运行caffe方式：
控制台下cd到D:\caffe-master，下
输入caffe train –solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt 即可运行。

这篇关于caffe+pycaffe+VS2013+GTX980+Win10 64位安装的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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