筆記本是雙顯卡，讀研的時(shí)候成功的在Ubuntu下配置好了一次Caffe，并且完成了深度學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)，前不久因?yàn)橐粋€(gè)小的問題，導(dǎo)致NVIDIA驅(qū)動(dòng)出了問題，以后再也沒有在Ubuntu下成功配置好Caffe，不浪費(fèi)時(shí)間在雙顯卡配置上了，轉(zhuǎn)移到Windows下，正好也方便整理筆記。

首先是我的安裝過程中需要注意的問題，其實(shí)大部分問題都是閱讀完整個(gè)文檔都可以解決，但是通常不喜歡閱讀英文文檔，或者一眼帶過，很容易丟掉一些細(xì)節(jié)，介紹完我的安裝步驟和問題，我順手翻譯了一下官方的文檔。

我的安裝步驟

1 Clone倉庫，并修改當(dāng)前路徑到caffe目錄，切換到Windows分支：

C:\Projects> git clone https://github.com/BVLC/caffe.git C:\Projects> cd caffe C:\Projects\caffe> git checkout windows

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第一次嘗試構(gòu)建

C:\Projects\caffe> scripts\build_win.cmd

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CMake出錯(cuò)，我安裝了兩個(gè)CMake，一個(gè)是2.8，一個(gè)是3.7，前者是編譯Qt用的，并且還在使用，不想刪掉，在Win10的環(huán)境變量中支持排序，將CMake3.7排在前面，就解決了CMake版本的問題，其實(shí)這里完全可以刪掉2.8，但是我想留著以后編譯Qt4.X的時(shí)候使用。?
3 繼續(xù)編譯，Ninja找不到，我本機(jī)沒有安裝Ninja，但是在build_win.cmd批處理文件中默認(rèn)是使用Ninja，把編譯選項(xiàng)修改就可以了if NOT DEFINED WITH_NINJA set WITH_NINJA=0?
4 繼續(xù)編譯，下載依賴項(xiàng)失敗，手動(dòng)打開Python下載依賴項(xiàng)的腳本，會(huì)看到下面的代碼：

WIN_DEPENDENCIES_URLS = {('v120', '2.7'):("https://github.com/willyd/caffe-builder/releases/download/v1.0.1/libraries_v120_x64_py27_1.0.1.tar.bz2","3f45fe3f27b27a7809f9de1bd85e56888b01dbe2"),('v140', '2.7'):("https://github.com/willyd/caffe-builder/releases/download/v1.0.1/libraries_v140_x64_py27_1.0.1.tar.bz2","427faf33745cf8cd70c7d043c85db7dda7243122"),('v140', '3.5'):("https://github.com/willyd/caffe-builder/releases/download/v1.0.1/libraries_v140_x64_py35_1.0.1.tar.bz2","1f55dac54aeab7ae3a1cda145ca272dea606bdf9"), }

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對(duì)應(yīng)不同的編譯器版本和Python版本，選擇一個(gè)合適的，我這里是140和3.5，手動(dòng)下載依賴項(xiàng)，并拷貝到scripts\build目錄下，解壓到當(dāng)前文件夾，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)libraries的目錄，這就是所有的依賴項(xiàng)（還有OpenCV都在里面），繼續(xù)編譯，如果編譯器和Python的版本都是對(duì)的，那么就會(huì)編譯成功，大約需要16分鐘。

下面是翻譯的文檔，參考Caffe-Windows項(xiàng)目：

Windows Caffe聲明

Caffe的Windows版本是一個(gè)實(shí)驗(yàn)性的、社區(qū)版，是由Guillaume Dumont (@willyd)這個(gè)人主持開發(fā)的，目前正在開發(fā)過程中。?
這是Caffe倉庫的一個(gè)分支，分支名是Windows，這個(gè)分支就是提供一個(gè)在Windows上的Caffe框架。

預(yù)編譯的二進(jìn)制文件

在appveyor 上的持續(xù)化集成CI環(huán)境編譯構(gòu)建生成的二進(jìn)制文件也可以下載，根據(jù)不同的配置有如下幾個(gè)版本。

• Visual Studio 2015, CPU only, Python 3.5:?Caffe Release

• Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5:?Caffe Release

• Visual Studio 2015, CPU only, Python 2.7:?Caffe Release,?Caffe Debug

• Visual Studio 2015,CUDA 8.0, Python 2.7:?Caffe Release

• Visual Studio 2013, CPU only, Python 2.7:?Caffe Release,?Caffe Debug

這些鏈接是關(guān)聯(lián)的CI環(huán)境生成的文件，應(yīng)該會(huì)發(fā)生變化，需要下載的請(qǐng)關(guān)注Caffe的Github

Windows 配置Caffe

需求

• Visual studio 2013或者2015
• CMake3.4或者更高版本（用于支持Visual Studio 和 Ninja）

依賴選項(xiàng)

• Python用于支持pycaffe，選擇Anaconda Python 2.7 or 3.5 x64 (or Miniconda)，直接安裝Anaconda，過程簡(jiǎn)單
• MATLAB用于支持Matcaffe
• CUDA 7.5或者8.0，8.0的話需要使用Visual Studio 2015
• cnDNN v5

保證CMake和Python都已經(jīng)添加到環(huán)境變量了，如果有多個(gè)CMake版本的話，保證CMake3.4或者更高版本的變量值排在低版本的前面，系統(tǒng)會(huì)找到第一個(gè)符合的版本，若是低版本的沒有使用，可以去除低版本的環(huán)境變量，現(xiàn)在Windows10 支持調(diào)整環(huán)境變量順序。

配置并且編譯Caffe

最快的方式在Windows上上手Caffe，只需要在Windows的命令行中執(zhí)行下面的命令(假設(shè)C:\Projects是我們創(chuàng)建的目錄，用來編譯Caffe)：

:: 從GitHub上clone 倉庫 C:\Projects> git clone https://github.com/BVLC/caffe.git :: 跳轉(zhuǎn)到目錄中 C:\Projects> cd caffe :: 切換到Windows分支（遠(yuǎn)程分支，在本地創(chuàng)建并關(guān)聯(lián)到遠(yuǎn)程分支）， C:\Projects\caffe> git checkout windows :: Edit any of the options inside build_win.cmd to suit your needs C:\Projects\caffe> scripts\build_win.cmd

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上面的代碼Windows可以存儲(chǔ)到支持的腳本文件，冒號(hào)表示注釋，擴(kuò)展名是.cmd，也可以直接在命令行中輸入。

其中build_win.cmd也是一個(gè)腳本文件，這個(gè)腳本用來下載依賴項(xiàng)，創(chuàng)建Visual Studio工程文件（或者Ninja構(gòu)建文件），并且構(gòu)建發(fā)布的配置，默認(rèn)情況下，所有需要的DLL都必須拷貝到用到他們的二進(jìn)制文件旁邊（如果可能的話，可以創(chuàng)建硬鏈接），如果期望禁用這個(gè)選項(xiàng)，需要修改這個(gè)腳本文件中關(guān)于CMake的配置選項(xiàng)，將-DCOPY_PREREQUISITES=0。預(yù)編譯的二進(jìn)制庫文件，也提供了一個(gè)prependpath.bat批處理文件，這個(gè)批處理文件可以臨時(shí)的修改環(huán)境變量，讓需要的DLL都可以找到。

下面是一些比較復(fù)雜的在構(gòu)建Caffe過程中一些步驟的描述：

安裝Caffe的依賴項(xiàng)

默認(rèn)情況下，CMake會(huì)根據(jù)編譯器版本和Python版本下載和解壓預(yù)編譯好的依賴項(xiàng)，會(huì)在build文件夾下創(chuàng)建一個(gè)叫作libraries?的目錄，這個(gè)目錄中包含了所有的需要的依賴項(xiàng)。你也可以這樣做，根據(jù)在caffe-builder中的README自己手動(dòng)的編譯這些依賴項(xiàng)。

使用 cuDNN

使用cuDNN最簡(jiǎn)單的方式是將cuDNN解壓后的cuda目錄中的內(nèi)容拷貝到CUDA工具包的安裝目錄下，比如，如果是安裝的CUDA8.0，然后下載cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip，那么應(yīng)該將cuda目錄中的文件拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0對(duì)應(yīng)的目錄下。另外，也可以定義一個(gè)CUDNN_ROOT的緩存變量用來只想解壓后的cuDNN目錄，比如，解壓目錄是C:/Projects/caffe/cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1/cuda，那么，對(duì)應(yīng)的build_win.cmd腳本文件中的CMake的配置就會(huì)變成下面樣子（其實(shí)就是添加一個(gè)編譯選項(xiàng)），

cmake -G"!CMAKE_GENERATOR!" ^-DBLAS=Open ^ -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=%CMAKE_CONFIG% ^ -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=%CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS% ^ -DBUILD_python:BOOL=%BUILD_PYTHON% ^ -DBUILD_python_layer:BOOL=%BUILD_PYTHON_LAYER% ^ -DBUILD_matlab:BOOL=%BUILD_MATLAB% ^ -DCPU_ONLY:BOOL=%CPU_ONLY% ^ -DCUDNN_ROOT=C:/Projects/caffe/cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1/cuda ^ -C "%cd%\libraries\caffe-builder-config.cmake" ^ "%~dp0\.."

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另外一種方式是打開CMake的GUI工具，設(shè)置變量，然后點(diǎn)擊Generate按鈕

僅對(duì)CPU構(gòu)建

如果沒有安裝CUDA，那么Caffe默認(rèn)是僅對(duì)CPU構(gòu)建，但是如果已經(jīng)安裝了CUDA，但是還是想只對(duì)CPU構(gòu)建，那么可以修改CMake的編譯選項(xiàng)-DCPU_ONLY=1。

使用Python接口

推薦使用Anaconda 或者M(jìn)iniconda這兩個(gè)Python發(fā)布版本（非常簡(jiǎn)單），為了能成功的編譯除Python接口，需要安裝下面的包：

conda install --yes numpy scipy matplotlib scikit-image pip six

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你也將會(huì)需要使用protobuf Python包，這個(gè)包是與預(yù)編譯的依賴項(xiàng)兼容的，這個(gè)包的安裝命令是：

conda install --yes --channel willyd protobuf==3.1.0

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如果已經(jīng)安裝了額Python，那么將會(huì)默認(rèn)編譯Python接口和Python層，如果你想禁用Python層和Python構(gòu)建版本，那么需要分別修改CMake的編譯選項(xiàng)：-DBUILD_python_layer=0和-DBUILD_python=0。?
使用Python接口的時(shí)候，需要添加C:\Projects\caffe\python到環(huán)境變量，并把C:\Projects\caffe\python\caffe拷貝到site_packages目錄下。

使用MATLAB接口

根據(jù)前面的步驟，然后使用-DBUILD_matlab=ON的編譯選項(xiàng)。?
改變當(dāng)前路徑到C:\Projects\caffe\matlab，然后運(yùn)行下面的命令，運(yùn)行測(cè)試：

caffe.run_tests()

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如果所有的測(cè)試都過了，可以測(cè)試是否所有的分類的demo都工作。首先，從目錄C:\Projects\caffe中運(yùn)行python scripts\download_model_binary.py models\bvlc_reference_caffenet從model zoo中下載預(yù)先訓(xùn)練好的caffemodel，然后改變當(dāng)前路徑到C:\Projects\caffe\matlab\demo，然后運(yùn)行classification_demo。

使用Ninja產(chǎn)生器

如果想更快的構(gòu)建，可以選擇使用Ninja產(chǎn)生器替換Visual Studio，為了能這樣做，在構(gòu)建腳本文件中修改選項(xiàng)set WITH_NINJA=1，通過conda命令，從GitHub上下載并且安裝Ninja：

conda config --add channels conda-forge conda install ninja --yes

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當(dāng)使用Ninja的時(shí)候，不會(huì)產(chǎn)生Visual Studio解決方案文件，Ninja是與make一個(gè)體系的，一個(gè)選擇是使用Visual Studio Code并且使用CMake 擴(kuò)展和C++擴(kuò)展。

構(gòu)建一個(gè)共享庫

CMake可以被用來構(gòu)建一個(gè)共享庫，不僅僅是默認(rèn)的靜態(tài)庫，為了做到這一點(diǎn)，需要Follow前面的步驟，并且使用-DBUILD_SHARED_LIBS=ON編譯選項(xiàng)。需要注意的是，一些測(cè)試（具體一些是solver相關(guān)的測(cè)試）會(huì)掛掉，原因是測(cè)試的執(zhí)行文件和Caffe的庫不共享在protobuf庫中的靜態(tài)對(duì)象。

已知的問題

• GPUTimer 相關(guān)的測(cè)試總是掛掉，這個(gè)貌似是以為Unix與Windows的不同
• 構(gòu)建共享庫會(huì)掛掉測(cè)試
• 只有使用Ninja產(chǎn)生器，共享庫構(gòu)建才工作

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Windows 10 Visual Studio 2015 配置 Caffe的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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