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

時間  2019-11-12
標籤 windows7+visual windows visual studio 2013+cuda7.5 cuda 編譯 caffe 配置 matcaffe pycaffe 欄目 Windows 简体版
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通過朋友指導，終於成功在windows7上成功編譯了caffe，這裏將編譯過程記錄python

 

 

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 
    這裏寫圖片描述

1.2 CUDA7.5 (optional)

若是不須要cuda版本的caffe，本步跳過git

1.3 windows版本caffe

1.4 下載cuDNN (optional)

  • 若是不須要配置cuDNN，該步請跳過
  • 從nVidia官網下載cuDNN v3或者是cuDNN v4，注意，須要註冊才能下載 
    下載後解壓縮，以下圖所示 
    這裏寫圖片描述

1.5 下載Anaconda安裝包 (optional)

  • 該安裝包是用來安裝python的，從而能夠配置pycaffe
  • 這裏選擇的是利用Anaconda的方法按照python，因此才須要下載Anaconda安裝包，固然，也能夠按照其餘的方法安裝
  • 若是不須要配置pycaffe，該步請跳過
  • 通常狀況下，可能你們的機器上都已經安裝了python，那麼，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，從而能夠配置matcaffe
  • 若是不須要配置matcaffe ，該步請跳過
  • 通常狀況下，可能你們的機器上都已經安裝了matlab，那麼，也請跳過該步
  • matlab下載地址這裏就不列出了，請自行尋找

2.安裝visual studio 2013

具體安裝方法見： 安裝visual studio 2013github

3.安裝cuda7.5 (optional)

4. 利用Anaconda安裝python (optional)

若是你的本機沒有安裝Python，而且你須要配置pycaffe，那麼，請按照win7系統安裝python，並按照Pycharm集成開發環境安裝python工具

安裝完python後，再安裝一下protobuf，由於後面編譯pycaffe時有須要：visual-studio

  • 利用pip工具安裝protobuf：pip install protobuf 
    這裏寫圖片描述

5. 安裝matlab (optional)

若是你的本機沒有安裝matlab ，而且你須要配置matcaffe，那麼，請安裝matlab，具體安裝方法請自行查閱測試

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，在進行編譯以前，須要先更改該文件內容ui

6.1 解壓縮下載的caffe-windows文件

這裏假設caffe-windows被解壓到了以下的文件夾中 
這裏寫圖片描述spa

6.2 進入到windows文件夾

這裏寫圖片描述

6.3 複製配置文件，並重命名

將該文件夾（即.\windows）下的CommonSettings.props.example文件複製一份兒，並將複製的文件命名爲CommonSettings.props 
- 這裏寫圖片描述

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中與咱們後面要進行的編譯密切相關的就是以下部分 
    這裏寫圖片描述

  • 例子中全部配置參數都是默認值

  • CpuOnlyBuild：是否使用CPU

    • 默認值爲False（即便用GPU編譯）
    • 若是本機沒有配置好CUDA，那麼，該值應該賦值爲True；
    • 若是本機已經配置好CUDA，而且須要編譯CUDA版本的caffe，那麼，該值應該賦值爲True、

  • UseCuDNN：是否使用CuDNN

    • 默認值爲True；
    • 若是本機沒有配置好CUDA，那麼，該值應該賦值爲False；
    • 注意：CpuOnlyBuild和CuDNN不能同時爲True；
    • 若是這裏設置爲True，那麼還須要對<CuDnnPath></CuDnnPath>賦值，即下載的CuDNN的路徑

  • CudaVersion：CUDA的版本

  • PythonSupport：是否支持python

    • 默認值爲False，即後續不編譯pycaffe；
    • 若是須要編譯pycaffe，那麼該值設置爲True
    • 若是這裏設置爲true，那麼還須要對 <PythonDir>C:\Miniconda2\</PythonDir>賦值 
      • 上面的值是默認的，應該修改成本機的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，路徑以下：D:\program file\Anaconda2 ，那麼，應該令 <PythonDir>D:\program file\Anaconda2</PythonDir> 
        這裏寫圖片描述

  • MatlabSupport：是否支持matlab

    • 默認值爲False；
    • 若是須要編譯matcaffe，那麼該值設置爲True
    • 若是該值設置爲true，那麼還須要對<MatlabDir>C:\Program Files\MATLAB\R2014b</MatlabDir>進行賦值： 
      • 上面的路徑是默認的，須要更改成本機的matlab安裝目錄，例如，本機的matlab安裝路徑以下：D:\Program Files\MATLAB\R2014b，那麼，<MatlabDir>D:\Program Files\MATLAB\R2014b</MatlabDir> 
        這裏寫圖片描述

6.4.2 非CUDA版本的caffe

配置文件部分設置以下：

<PropertyGroup Label="UserMacros">
        <BuildDir>$(SolutionDir)..\Build</BuildDir>
        <!--NOTE: CpuOnlyBuild and UseCuDNN flags can't be set at the same time.-->
        <CpuOnlyBuild>true</CpuOnlyBuild>
        <UseCuDNN>false</UseCuDNN>
        <CudaVersion>7.5</CudaVersion>
        <!-- NOTE: If Python support is enabled, PythonDir (below) needs to be set to the root of your Python installation. If your Python installation does not contain debug libraries, debug build will not work. -->
        <PythonSupport>false</PythonSupport>
        <!-- NOTE: If Matlab support is enabled, MatlabDir (below) needs to be set to the root of your Matlab installation. -->
        <MatlabSupport>false</MatlabSupport>
        <CudaDependencies></CudaDependencies>

        <!-- Set CUDA architecture suitable for your GPU. Setting proper architecture is important to mimize your run and compile time. -->
        <CudaArchitecture>compute_35,sm_35;compute_52,sm_52</CudaArchitecture>

        <!-- CuDNN 3 and 4 are supported -->
        <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

配置文件部分設置以下：

<PropertyGroup Label="UserMacros">
        <BuildDir>$(SolutionDir)..\Build</BuildDir>
        <!--NOTE: CpuOnlyBuild and UseCuDNN flags can't be set at the same time.-->
        <CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild>
        <UseCuDNN>ture</UseCuDNN>
        <CudaVersion>7.5</CudaVersion>
        <!-- NOTE: If Python support is enabled, PythonDir (below) needs to be set to the root of your Python installation. If your Python installation does not contain debug libraries, debug build will not work. -->
        <PythonSupport>true</PythonSupport>
        <!-- NOTE: If Matlab support is enabled, MatlabDir (below) needs to be set to the root of your Matlab installation. -->
        <MatlabSupport>true</MatlabSupport>
        <CudaDependencies></CudaDependencies>

        <!-- Set CUDA architecture suitable for your GPU. Setting proper architecture is important to mimize your run and compile time. -->
        <CudaArchitecture>compute_35,sm_35;compute_52,sm_52</CudaArchitecture>

        <!-- CuDNN 3 and 4 are supported -->
        <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設置爲該解壓縮路徑，例如，將cuDNN解壓後文件放置在D:\software\caffe-vs\cuda-cuDNN中，那麼，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 打開名稱爲Caffe的解決方案

利用VS2013打開名稱爲Caffe的解決方案 
這裏寫圖片描述

7.2 編譯libcaffe項目

  • 首先編譯libcaffe項目（其餘的項目依賴於libcaffe項目）

  • 右鍵libcaffe，選擇生成，開始編譯libcaffe 
    這裏寫圖片描述
    … 
    這裏寫圖片描述 
    …

  • 還原NuGet包，即從網絡下載編譯須要的各類依賴包 
    這裏寫圖片描述

  • 通過一段時間等待後，編譯成功 
    這裏寫圖片描述

  • 這裏有兩個須要注意的地方： 
    （1）編譯過程當中，可能會出現錯誤 
    error C2220: 警告被視爲錯誤 - 沒有生成「object」文件 
    這裏寫圖片描述
    這裏寫圖片描述 
    錯誤的緣由是編譯過程當中出現了警告，而致使編譯沒法進行，此時，須要進行以下修改： 
    這裏寫圖片描述 
    即：設置項目屬性，不要將警告視爲錯誤 
    右鍵->項目屬性->C/C++->常規->將警告視爲錯誤 設爲否 
    另外，有一次在另一個機器上出現了一樣的問題，但按照上述方法卻未解決，是由於文件的代碼頁爲英文，而個人系統中的代碼頁爲中文，解決方案：利用VS打開出錯的文件->從新保存->重啓vs->從新編譯libcaffe->問題解決。 
    （2）caffe編譯過程當中，須要一些依賴包，在有網絡的狀況下，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，下圖所示即爲程序自動下載的依賴包 
    這裏寫圖片描述
    但在沒有網絡狀況下，須要事先將這些依賴包下載好，並將它們的路徑在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 
    這裏寫圖片描述
    … 
    這裏寫圖片描述
    手動添加這些package地址後，還須要手動對這些NuGet Package進行安裝 
    （3）另外，第二次編譯過程出現以下錯誤 
    這裏寫圖片描述 
    發現是下載的NegetPackages\glog.0.3.3.0下載缺乏兩個文件:

    • glog.overlay-x64_v120_Release_dynamic.0.3.3.0
    • glog.overlay-x64_v120_Debug_dynamic.0.3.3.0 
      將第一次下載獲得的這兩個文件放入該文件夾，問題解決 
      注：這裏的「第一次下載獲得的這兩個文件」是指NugetPackages中的glog.0.3.3.0文件夾下的兩個文件，見下圖 
      這裏寫圖片描述

7.3 編譯caffe項目

一樣，在caffe項目處右鍵生成

7.4 編譯pycaffe

直接在項目pycaffe右鍵，點擊生成便可

7.5 編譯matcaffe

直接在項目matcaffe右鍵，點擊生成便可

  • 第二次在編譯matcaffe時，出現以下錯誤： 
    這裏寫圖片描述

    • 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

  • 上面這個問題解決後，又出現了另一個錯誤 
    這裏寫圖片描述

    • 即連接器找不到libmx.lib（matlab的靜態連接庫），查看VC++庫目錄，沒有發現設置問題 
      這裏寫圖片描述
    • 不知道爲何會這樣， 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->連接器->常規->附加目錄中，而後再次編譯，成功；這是由於編譯程序沒法找到matlab的相關靜態連接庫的緣由；

  • 後來通過仔細查詢，發現，原來是由於配置文件CommonSettings中的matlabDir不當心填寫錯誤了，纔會致使上面兩個問題！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>
  •  

這裏寫圖片描述

7.6 編譯其餘項目

接下來，再依次編譯其餘項目，一樣的方法

  • 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

爲了測試編譯好的caffe可否正常使用，須要進行測試，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 
這裏寫圖片描述

（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 
這裏寫圖片描述
① 打開lenet_solver.prototxt 
設置網絡配置文件路徑，這裏使用了絕對路徑，相對路徑尚未嘗試 
這裏寫圖片描述
② 打開lenet_train_test.prototxt 
這裏寫圖片描述
（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，能夠直接執行caffe.exe 
D:\software\caffe-vs\caffe-windows\Build\x64\Debug 
這裏寫圖片描述 
或者，爲了方便，能夠將caffe的路徑添加到環境變量Path中，這樣，cmd就能夠直接識別caffe命令了 
這裏寫圖片描述

② 運行caffe

caffe train -solver lenet_solver.prototxt
  • 1
  • 1

注意，由於上一步已經將D:\software\caffe-vs\caffe-windows\Build\x64\Debug路徑添加到環境變量PATH中了，因此，這裏能夠直接使用caffe.exe

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

9. 配置python (optional)

若是已經編譯好pycaffe，那麼，爲了可以在python使用caffe，還須要在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 複製到\lib\site-packages.

10.配置matlab (optional)

若是已經編譯好matcaffe，那麼，爲了可以在matlab使用caffe，還須要在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.

    這裏寫圖片描述

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