Windows下Caffe的安装与配置（GPU版）

Bertha 。 2023-07-10 11:30 13阅读 0赞

## 零、写在前面 ##

由于Caffe的依赖项相当多，在配置时可能会遇到各种问题，整个过程繁琐而痛苦，需要足够的耐心，请全程保持微笑：）  
由于毕业设计，近期正在进行机器学习、深度学习的学习，学到caffe，正好把整个过程进行记录，建议大家在大三时起就主动进行学习，不要像我一样大四才开始知道着急。  
好了说到这里，我的电脑配置如下所示。  
操作系统：win10家庭中文版  
处理器： i5-6300HQ  
内存：8G  
显卡：GTX 950M 4G独显

## 一、准备 ##

1.  首先确认你的电脑是否装有NviDIA的独立显卡，如果没有，查看CPU版的配置过程。
2.  Visual Studio 2013：Caffe仅支持VS2013和VS2015，但在VS2015下问题比较多，所以选择VS2013进行编译和调试。如果安装了更高版本的Visual Studio，先卸载掉。
    
    \*不同版本的VS应该是可以共存的，需要先安装低版本再安装高版本。但是保险起见，先只保留VS2013吧。
3.  caffe-windows：[下载地址][Link 1]，直接下载zip解压即可。
4.  NviDIA CUDA和CudNN：  
    CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads  
    CudNN：https://developer.nvidia.com/cudnn  
    首先进入NviDIA控制面板，在“系统信息”的“组件”选项卡中查看你的显卡支持的最高CUDA版本，如下图：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
    如果低于官网给出的版本（10.2），请先把显卡驱动升级至最新。  
    安装完毕后，下载对应版本的cudNN（对应CUDA10.2的应该是7.6版本），下载的是zip格式的压缩包，无需安装，将解压后的三个文件夹bin、include、lib复制到CUDA的安装路径下。  
    \*默认路径是C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.2  
    \*下载cudnn需要注册NviDIA账号，要填一个问卷调查你的开发领域之类的，如实填写即可。

## 二、编译和配置 ##

1.  打开（caffe目录）\\windows 文件夹，把里面的CommonSettings.props.example复制一份，并重命名为CommonSettings.props。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]
2.  把C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.2\\extras\\visual\_studio\_integration\\MSBuildExtensions下的CUDA 10.2.props和CUDA 10.2.targets复制到  
    C:\\Program Files(x86)\\MSBuild\\Microsoft.Cpp\\v4.0\\V120\\ BuildCustomizations中。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]
3.  在VS2013中打开Caffe.sln。（VS2013要以管理员身份运行）  
    将CUDA 9.1.props添加到Caffe和libcaffe（这个一开始是加载失败的）中。  
    在右侧的列表中打开CommonSettings.props。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
    怎么让libcaffe加载成功呢？  
    将第9行的Cuda版本7.5改为10.2，将21行的CudaArchitecture里面，改为你的GPU计算速度。  
    ![在这里插入图片描述][20200302222354666.png]  
    ![在这里插入图片描述][20200308011022973.png]  
    \*比如我的GPU计算速度为5.0，就把上面代码改为compute\_50,sm\_50
    
    然后在24行的CuDnnPath里面填写你的cudnn的解压路径。  
    ![在这里插入图片描述][20200302222434772.png]  
    填写到解压出来的cuda文件夹的上一级即可。  
    这时右侧列表中的libcaffe和test\_all两项应该是加载失败的状态，右键重新加载即可（当然，我的右键重新加载失败了，可以尝试重启VS，然后我的就成功了）。
4.  把最上面的编译方式改为Release。  
    ![在这里插入图片描述][20200303002436376.png]  
    同时在libcaffe的属性中同样把上面改为Release，把“将警告视为错误”改为NO。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]
5.  编译libcaffe，如果是第一次编译，需要等待相当长的一段时间，VS需要自动下载并安装caffe所需的依赖包，具体时间由网速决定。可以去上个自习睡个觉看个电影什么的，回来之后准备迎接报错。  
    可能遇到的错误1：error: too few arguments in function call  
    解决办法：双击查看报错函数cudnnSetConvolution2dDescriptor，在参数列表末尾补充一个参数 CUDNN\_DATA\_FLOAT 或CUDNN\_DATA\_DOUBLE即可。  
    ![在这里插入图片描述][20200303002604578.png]  
    可能遇到的错误2：error MSB4062: 未能从程序集 C:\\Program Files (x86)\\MSBuild\\Microsoft.Cpp\\v4.0\\V140\\BuildCustomizations\\Nvda.Build.CudaTasks.v8.0.dll 加载任务“Nvda.Build.CudaTasks.SanitizePaths”。未能加载文件或程序集“Microsoft.Build.Utilities.v3.5, Version=3.5.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a”或它的某一个依赖项。系统找不到指定的文件。 请确认 声明正确，该程序集及其所有依赖项都可用，并且该任务包含实现 Microsoft.Build.Framework.ITask 的公共类
    
    解决方法：检查是否安装了.NET Framework 3.5。  
    可能遇到的错误3：错误 error C2220: 警告被视为错误 - 没有生成“object”文件  
    解决方案：  
    1） 启动Microsoft Visual Studio，文件->打开->选择该cpp，然后保存。从新打开程序文件运行，此错误不再出现，如果不行，则 2；  
    2） 如果上述不能去掉错误，还可以点击项目，右击选择属性->配置属性->c/c+±>常规，将“警告视为错误”的选项改为“否”；  
    3） 当然以上两种方法对我的电脑均不适用，我选择的是，使用记事本打开对应的文件，另存为，编码格式选择“ANSI”，在替换掉原来的文件，成功！  
    可能遇到的其他错误：但愿没有…  
    解决方法：百度……
6.  成功编译libcaffe后，就可以编译整个解决方案了，顺利的话应该可以一次成功。编译结束后，打开Caffe.cpp，Ctrl+F5，出现如下界面说明Caffe环境配置成功，可以开始愉快地训练了。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

[Link 1]: https://github.com/Microsoft/caffe
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200302160651432.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200302200537244.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200302222130137.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200302222232647.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjI2MDEwMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200302222354666.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200302222354666.png
[20200308011022973.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200308011022973.png
[20200302222434772.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200302222434772.png
[20200303002436376.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200303002436376.png
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[20200303002604578.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200303002604578.png
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