Windows10+CUDA8.0+VS2015+CUDNN5.1下配置 caffe 2017.11.17号

转载自http://blog.csdn.net/zhj_matlab/article/details/69943869，在此基础上根据自己的安装过程做出修改，非常感谢原作者（尽量保持原文，蓝色字体为修改处）。

前言

在参照了网上的博客和官方给的说明后我终于配置好了我的caffe，比较坑爹的是我一开始是直接按照博客给的方法配置的，总是出问题。待我静下心来去看官方的文档发现文档是有调整的，所以按部就班地按别人的思路是配置不好的。另外由于它配置的命令build_win.cmd命令是有可能会修改的，如果大家发现我说的和他给的build_win.cmd不一样，还需要多加留心。

1.下载所需要的文件

我所用的 caffe地址，里面的官方说明。
这里写图片描述
必须需要的环境是：
根据官方的说明，需要VS2015或2013(Ninja 也可以)。
cmake需要3.4版本以上的。
可供选择的是：
Anaconda Python2.7 or 3.5 x64(or Miniconda)
MATLAB的接口
CUDA8.0
cuDNN v5

我的环境是
1.VS2015
2.cmake 3.10.0-rc5
3.miniconda3 Python 3.5 x64 （官方下载只能安装3.6的，可以通过https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-python.html的说明，创建一个python3.5的包，下面详细介绍）
4.CUDA8.0
5.cuDNN v5.1

一定要明白自己的配置环境，因为官方给的配置环境不一定和你的一样，我就进行了一定的修改，待会我会写出来修改的地方，如果你的环境和我不一样需要留心。

下载链接以及说明：
1.caffe代码按照官方教程下载windows分支下面的就可以了（https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows）。
2.cmake(https://cmake.org/download/)
3.miniconda3 python3.6 x64(https://conda.io/miniconda.html) （注意：官方只能下载python 3.6版本的，在安装完python3.6版本的miniconda之后，注意在安装的时候将目录添加到环境变量中，然后命令行中执行：

conda create -n py35 python=3.5 anaconda，执行之后，会下载并安装python3.5下面的库，成功之后；

命令行中执行 activate py35，即可激活python3.5,但是当退出之后仍然是默认的3.6,这个时候命令行执行：

conda info --envs，可以看到有2个python环境：一个是root,一个是py35，并且可以看到py35这个包的安装路径。

然后在windows的环境变量中，把py35这个环境的路径和这个路径下的scripts路径添加到path路径中，

并在系统变量的path路径中删除掉原来的miniconda3/bin和miniconda3/scripts路径，这个再进入命令行中输入python,

默认就是python3.5了。

4.下载相应的caffe依赖包，地址 https://github.com/willyd/caffe-builder/releases/ （注意我这里下载的是：libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar.bz2 ，这个文件非常难下载，我下载了很多次都没下载下来，如果有需要的，请看百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1bp4hJiv 密码: zwn8）

仅GPU：
5.CUDA8.0 （https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）
这里写图片描述
6.cuDNN v5.1
初次下载会让你注册，注册完就可以下载了。（推荐在百度云上找这个文件，目前官网一直无法下载，2017.11.17号）

我下的是5.1的。

根据要求，下载完成后，需要将cuDNN v5.1解压后的cuda文件拷贝至NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0文件夹下，比如我的是
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。

2.配置caffe：

官方说明：

1.首先打开cmd命令行，切换到文件存储的路径。然后执行Git等一系列命令，按照说明的来，先执行前三句，比如我的是:

2.接着根据自己的情况修改caffe\scripts\bulid_win.cmd命令，使用文件编辑器或者notepad++打开这个文件。
2.1修改里面的26-29行。

 if !PYTHON_VERSION! EQU 3 (
        set CONDA_ROOT=C:\Users\cuiyongming\AppData\Local\conda\conda\envs\py35   修改为py35这个环境所在的路径
    )

2.2修改里面的68-90行

) else (
    :: Change the settings here to match your setup
    :: Change MSVC_VERSION to  to use VS 
    if NOT DEFINED MSVC_VERSION set MSVC_VERSION= //用vs2013的把这里修改成12
    :: Change to  to use Ninja generator (builds much faster)
    if NOT DEFINED WITH_NINJA set WITH_NINJA=  //用vs2015的把这里修改成0
    :: Change to  to build caffe without CUDA support
    if NOT DEFINED CPU_ONLY set CPU_ONLY=   //只编译CPU的把这里修改成1
    :: Change to Debug to build Debug. This is only relevant for the Ninja generator the Visual Studio generator will generate both Debug and Release configs
    if NOT DEFINED CMAKE_CONFIG set CMAKE_CONFIG=Release
    :: Set to  to use NCCL
    if NOT DEFINED USE_NCCL set USE_NCCL=
    :: Change to  to build a caffe.dll
    if NOT DEFINED CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS set CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS=
    :: Change to  if using python  (only  and  are supported)
    if NOT DEFINED PYTHON_VERSION set PYTHON_VERSION=//由于使用的是python3.5，需要将这里改为3
    :: Change these options for your needs.
    if NOT DEFINED BUILD_PYTHON set BUILD_PYTHON=
    if NOT DEFINED BUILD_PYTHON_LAYER set BUILD_PYTHON_LAYER=
    if NOT DEFINED BUILD_MATLAB set BUILD_MATLAB=  //需要MATLAB接口的把这里设置为1
    :: If python is on your path leave this alone
    if NOT DEFINED PYTHON_EXE set PYTHON_EXE=python
    :: Run the tests
    if NOT DEFINED RUN_TESTS set RUN_TESTS=
    :: Run lint
    if NOT DEFINED RUN_LINT set RUN_LINT=
    :: Build the install target
    if NOT DEFINED RUN_INSTALL set RUN_INSTALL=
)

2.3 在命令行下运行最后一句配置命令。

3.当你执行最后一句命令的时候，它会下载一个依赖包，并且自动在C盘用户文件夹上生成.caffe文件夹，下载的依赖包就放到里面。如你所见，下载速度贼慢，而且有可能出错，所以推荐自己下载然后放在指定位置。把你下载的caffe依赖包压缩文件放到C盘用户文件夹下生成.caffe文件夹，如我的位置是在C:\Users\John.caffe\dependencies\download（这个位置可以在运行这个命令的界面中找到，将之前下载的文件放在这个位置，再重新运行此命令即可）。
建议先运行build_win.cmd命令，如果速度太慢再把它关闭，这样就不需要自己创建对应的文件夹，只需把压缩文件拷贝就行。
4.再运行一次build_win.cmd命令，这次不会有什么问题，等待一小段时间后cmake就把vs2015的项目给创建出来了。
5.在caffe\scripts\build文件夹下就生成了caffe.sln，用vs2015将其打开，并在release x64或者Debug x64生成ALL_BUILD文件即可

最后没有报错，那么配置就告一段落了。

3.测试caffe.exe

参见 Windows下VS2015编译caffe(CPU ONLY)
下载MNIST数据库https://pan.baidu.com/s/1o7YrhKe，解压缩后将mnist-test-leveldb与mnist-train-leveldb文件夹放到\examples\mnist下

修改lenet_train_test.prototxt文件：

//需要修改四处地方，如下红色部分标注  
name: "LeNet"  
layer {  
  name: "mnist"  
  type: "Data"  
  top: "data"  
  top: "label"  
  include {  
    phase: TRAIN  
  }  
  transform_param {  
    scale:   
  }  
  data_param {  
    source: "....省略/examples/mnist/mnist-train-leveldb" //写上你的绝对路径 ，比如我的是E:\caffe\examples\mnist\mnist-train-leveldb
    batch_size:   
    backend: LEVELDB //格式改成LEVELDB  
  }  
}  
layer {  
  name: "mnist"  
  type: "Data"  
  top: "data"  
  top: "label"  
  include {  
    phase: TEST  
  }  
  transform_param {  
    scale:   
  }  
  data_param {  
    source: "....省略/examples/mnist/mnist-test-leveldb" //写上你的绝对路径  
    batch_size:   
    backend: LEVELDB  //格式改成LEVELDB  
  }  
}

修改lenet_solver.prototxt文件：

net: "....省略/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"  //绝对路径  

snapshot_prefix: "....省略/examples/mnist/lenet" //绝对路径  

solver_mode: CPU //CPU模式如果的配置了GPU也可以选择GPU

编写批处理文件run.bat内容如下：

E:\caffe\scripts\build\tools\Release\caffe.exe  train--solver=E:\caffe\examples\mnist\lenet_solver.prototxt 
//exe处写自己的绝对路径 
Pause

上面替换为你的文件绝对路径就可以
双击run.bat程序能够运行，并且之后也不会报错，那么恭喜你，Caffe-Windows配置成功了。