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本文转载自 happynear 大神的 如何快糙好猛地在Windows下编译CAFFE并使用其matlab和python接口
有2015年8月5日刚刚从caffe官方master分支fork过来的源代码:https://www.github.com/happynear/caffe-windows
有修正的第三方库 http://pan.baidu.com/s/1eRALURS,在源码的根目录下建立个3rdparty文件夹,把文件解压进去就可以了。
解压好之后,要将3rdparty/bin文件夹添加到环境变量的PATH中,这样才能让程序找到这些第三方库的dll。
然后是Visual Studio 2013,如果你使用的是Visual Studio 2012,请从http://pan.baidu.com/s/1i3hGef7 下载第三方库和解决方案,但我并未测试过,如果遇到bug,请到github上报告给我。
最后是CUDA和MKL了,MKL是可选的,大家可以去Intel官方申请,如果不用cpu模式的话其实也无所谓,在第三方库包中我还提供了openblas的库文件。
我使用的是cuda_7.5.18_win10 版,建议大家也安装这个版本。
ps:如果你没有NVIDIA显卡或者显卡比较老,请还是将CUDA安装上,然后在C/C++选项卡的预处理器定义中,将USE_CUDNN删除。3个项目都要删。同时,为了您的身心健康,请尽快购置显卡。
1、双击
./src/caffe/proto/extract_proto.bat
批处理文件来生成
caffe.pb.h 和 caffe.pb.cc
两个c++文件,和
caffe_pb2.py
这个python使用的文件。
2、打开
./buildVS2013/MainBuilder.sln
打开之后切换编译模式至Release X64模式。如果打开之后显示加载失败,可能你的CUDA版本和我的不一致,我的是CUDA 7.5版,这时就要用记事本打开
./buildVS2013 目录下各个文件夹内的.vcxproj 文件,搜索CUDA 7.5,把这个7.5换成你自己的CUDA版本,就可以正常打开了。
3、点上边工具栏中的绿色三角编译吧。编译大概需要半小时左右,请耐心等待。
如果要用matlab wrapper来提取特征、观察训练好的权重的话呢,只需要把matcaffe项目里面的matlab目录修改成你自己的,然后编译,你就能从matlab/+caffe/private文件夹里面找到一个叫caffe_.mexw64的文件啦。
python的wrapper类似,把pycaffe项目里的python目录改成你自己的(我用的是Anaconda),就能在python/caffe文件夹中生成_caffe.pyd的 python dll文件。
到 http://pan.baidu.com/s/1mgl9ndu 下载已经转换好的MNIST的leveldb数据文件,解压至./examples/mnist文件夹中,然后运行根目录下的run_mnist.bat即可开始训练,训练日志会保存在./log文件夹中,以INFO开头,txt格式的日志文件中。
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原文地址:http://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/5660539.html