Caffe windows10 vs2013 如何配置

1. 安裝軟體

1. 安裝 Microsoft Virtual Studio 2013 MATLAB 2015A CUDA：

需要注意的是，需要先安裝 VS2013，以便 MATLAB 能夠識別 VS 路徑和 CUDA 繫結。 簡而言之，首次安裝需要 VS2013;

其中，VS2013 SP5 是必備版本，根據 HappyNear [csdn，github] 的說法，Caffe 在 VS2012 下編譯非常慢（VS2013 自檢半小時左右，i7 6700HQ 64G 970M 3G + SSD）;

用於 CUDA 測試的版本，其他版本的 Caffe 不知道相關原始碼是否需要修改;

matlab測試使用的是2015a，之前系統復位前是2015b，似乎沒有異常，預設為2014b，有歡迎訊息反饋其他版本;

2. 安裝 cudnn：

CUDNN改善了Caffe Native卷基礎層效率低的弱點（參見趙永科步聚先生在《深度學習——21天實用的Caffe》一書中提到的卷積網路效能對比，作者的分支是Microsoft為Windows開發的分支，支援CUDNN v3 v4，最新版本為V5， Caffe 沒有官方支援（Microsoft分支），如需支援請參考 Buju 先生的指導;如果沒有nvidia，需要註冊乙個cudnn（可以通過線上搜尋獲取網盤等資源，檔名：）

另外，建議將CUDNN安裝在單獨的目錄下，獨立於CUDA，這樣可以輕鬆更改版本（只需刪除即可）！

1. 安裝軟體

1. 安裝 Microsoft Virtual Studio 2013 MATLAB 2015A CUDA：

需要注意的是，需要先安裝 VS2013，以便 MATLAB 能夠識別 VS 路徑和 CUDA 繫結。 簡而言之，首次安裝需要 VS2013;

其中，VS2013 SP5 是必備版本，根據 HappyNear [csdn，github] 的說法，Caffe 在 VS2012 下編譯非常慢（VS2013 自檢半小時左右，i7 6700HQ 64G 970M 3G + SSD）;

用於 CUDA 測試的版本，其他版本的 Caffe 不知道相關原始碼是否需要修改;

matlab測試使用的是2015a，之前系統復位前是2015b，似乎沒有異常，預設為2014b，有歡迎訊息反饋其他版本;

2. 安裝 cudnn：

CUDNN改善了Caffe Native卷基礎層效率低的弱點（參見趙永科步聚先生在《深度學習——21天實用的Caffe》一書中提到的卷積網路效能對比，作者的分支是Microsoft為Windows開發的分支，支援CUDNN v3 v4，最新版本為V5， Caffe 沒有官方支援（Microsoft分支），如需支援請參考 Buju 先生的指導;如果沒有nvidia，需要註冊乙個cudnn（可以通過線上搜尋獲取網盤等資源，檔名：）

另外，建議將CUDNN安裝在單獨的目錄下，獨立於CUDA，這樣可以輕鬆更改版本（只需刪除即可）！

1.配置環境。

我在以下環境中的膝上型電腦上配置了 Caffe：Windows 7 64 位 + VS2013。 假設您在配置 caffe 之前就已經做好了這些準備。

在本文中，我們將提供一些編譯的依賴項庫，如果您還使用 Windows 7 64 位 + VS2013，則可以直接使用這些庫。

2.準備依賴項。

在 Windows 下配置 Caffe 的主要問題之一是依賴庫的編譯。 與在 Ubuntu 中銷售 Bifeng 不同，在 Windows 下，依賴庫需要使用 VS2013 編譯才能使用。 下面我就介紹一下 Caffe 需要的依賴庫（如果你也是 Win7 64 位 + VS2013，可以直接使用我提供的依賴庫）。

我正在使用：boost

glog+gflag+protobuf+leveldb+hdf5+lmdb+openblas

編譯提供。 中午。

3.建立乙個咖啡專案。