LiuSY

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Win7配置caffe(无GPU

配置环境:

必须:win7 64 + vs2013

Win7 64位旗舰版要升级到service spack(因为是在vs2013下,想安装vs2013,得将旗舰版升级到Service Pack1),如下图

 

Vs2013

本人申请的服务器,无GPU,如图:

计算机-属性-设备管理器

(如果你的是NVIDIA,需要下载CUDA,不着急下面先看)

本人python2.7.12(不是安装的anaconda,当然建议安装这个)

Matlab2016a

步骤就是按照happernear大神写的来的,

中文版安装教程:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231

英文版教程:(如果你运行成功,请给happynear大神点赞)

https://github.com/happynear/caffe-windows

 

现在我再详细的演示一下:

1. 从caffe官方master分支fork过来的源代码:https://www.github.com/happynear/caffe-windows

有大神自己亲手制作的第三方库(是20160510而不是0326的):

http://pan.baidu.com/s/1eStyfrc

 

2.解压这两个,且将D:\deeptools\3rdparty20160510里面的三个文件夹复制粘贴到D:\deeptools\caffe-windows-master\3rdparty

 

3. 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。

 

 

4. 如果你的显卡比较老或者没有显卡,请使用./build_cpu_only/MainBuilder.sln。(大家看到我的显卡不是NVIDA的,所有我没有安装CUDA或是CUDNN)

 

5.现在先要查看且配置一下:

如图中所示对于caffe右击属性,我们看到附加包含目录中有3rdparty/include。

 

然后对caffelib右击属性,查看附加包含目录中也有这个3rdparty/include。

 

 

如果你要配置matlab接口,请对matcaffe右击属性,将附加包含目录中写入你的matlab安装目录。

 

如果你要配置你的python接口,将你的python安装目录按图中引入。

 

然后按图中将自动后面的Debug改为Release,后面win32改为×64,进行编译即按红框内的绿色三角,大约等半个小时。。

 

出现如下结果:


 

注意:如果出现图中错误

 

解决方法:

 

改为自己的matlab安装目录。。

 

然后右击重新生成。

 

查看

出现 caffe_mexw64 即成功,

 

使用python,再次确认:

 

 

 

要用python的:右击pycaffe生成,结果:

 

然后查看,出现了_caffe.pyd,成功。

 

6.接下来进行测试: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。

 

出现以下问题

 

打开LOG日志查看

 

解决方法:

 

打开且修改将GPU改为CPU

 

 

又出现了这个问题。。。,自己感觉是在过程中,当时参考了很多,有很多都修改了,所以,我重新加载了原始的example文件夹,然后重新下载了测试的,将其中的

 

修改

 

又重新run_minist

 

在训练中, 要知道minist数据集 迭代次数为10000, 如果想要提前结束,不要直接关cmd 要按先Ctrl+Break保存当前工作状态,然后Ctrl+C终止训练。成功!!!

 

7.matlab接口(用matlab的看这里)

(1)把文件夹 。。caffe-windows-master/3rdparty/bin添加到系统环境变量中,如下:

 

(2)把3rdparty/bin中的dll文件,拷贝到 “caffe-windows-master/matlab+caffe/private“中,如下:

 

复制粘贴到

 

(3)matlab测试 打开到如下路径

“caffe-windows-master/matlab/demo/classification_demo.m”,

 

 

classification_demo.m需要文件bvlc_reference_caffenet.caffemodel,可以到 
http://dl.caffe.berkeleyvision.org/ 
下载,下载后放到“models/bvlc_reference_caffenet/”中;

 

 

 

(4)运行[scores, maxlabel] = classification_demo();

 

运行结果:

 

至此matlab配置测试成功。

 

8.python 接口(用python的看这里)

(1)首先我们要注意到https://github.com/happynear/caffe-windows

我们得安装一些python包,需要的包查看下面的requirements

 

(2)现在查看一下自己的python都安装好了哪些包,打开菜单-cmd,输入pip list,或是pip freeze

 

 

(3)现在安装这些包,下载网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 大部分都可以从这里找到

顺序:numpy -> scipy-> matplotlib -> scikit-learn,其他不知

建议网址 http://www.cnblogs.com/LiuSY/p/5710652.html

安装numpy:

将numpy.whl下载到python安装目录D:\Python27\Scripts。然后打开cmd,切换到D:\Python27\Scripts,输入pip install numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl回车显示successfully install 成功

安装cython:(都是要先从网上下载.whl)

 

安装scikit-image时需要的包比较多:

 

从下图我们可以看到 collecting networkx所以我们就需要去网址下载这个networkx

然后pip install,

 

然后看到安装nexworkx时,collecting decorator,那我们就再下载这个 pip install

 

然后再次安装networkx

 

 

看到安装scikit-image还需要collecting dask继续下载安装dask

 

 

看到安装scikit-iamge还需要pillow继续下载安装

 

看到还需要toolz

 

继续下载安装tooz,,,然后安装scikit-image

 

安装six、pyyaml、Pandas、nose、h5py、ipython。。都和上面一一样下载然后pip install

(可以经常pip list,对照查看自己还差哪个)

 

现在还需要python-gflags、protobuf、leveldb比较麻烦安装

下载python-gflags:

 

然后 解压, cmd到解压目录,python setup.Py install

 

出现这个结果

这里出现gflags就成功了

 

现在安装leveldb

下载并解压 然后用vs2013打开红框里的类型是Microsoft ,,,,

 

注意红框里的几个地方有需要修改的请修改,

 

生成

 

然后按照下图中4.

 

 

将红框里的复制到

 

 

打开cmd切换到

 

 

出现hello world 成功安装

安装protobuf

下载protobuf-3.0.0 下载网址

http://www.vdisk.cn/GoogleAuthenticator/protobuf-python-3.0.0-beta-2.tar.gz.html

然后解压,然后打开到python,查看readme

 

打开cmd 到这个目录,输入python setup.py build回车,python setup.py test回车,

python setup.py install回车,

 

查看且把红框里的复制到

 

Ok 安装成功

(4)测试python caffe

打开python,输入import caffe 没出错即成功

 

注意:安装网上给的网址protobuf  https://github.com/google/protobuf

 

会出问题:

 

要升级安装protobuf3.0.0

 

9.C++接口

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51355143 无亲测不知道可不可行

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