Window下的Caffe2编译
官方介绍说
这是一个轻量化和模块化的深度学习框架,在强调轻便性的同时,也保持了可扩展性和计算性能。
Caffe2的特性
- Caffe2框架可以通过一台机器上的多个GPU或具有一个及多个GPU的多台机器来进行分布式训练。
- 也可以在iOS系统、Android系统和树莓派(Raspberry Pi)上训练和部署模型。
- 只需要运行几行代码即可调用Caffe2中预先训练好的Model Zoo模型。
- Caffe2框架已经应用在Facebook平台上。
- NVIDIA(英伟达),Qualcomm(高通),Intel(英特尔),Amazon(亚马逊)和Microsoft(微软)等公司的云平台都已支持Caffe2。
- GitHub上有Caffe2的源代码。
安装配置还是比较简单,基本照着官方文档就可以了,下面是我的安装过程。
1、环境需求
安装VS2015/VS2017
https://www.visualstudio.com/zh-hans/downloads/
安装Python2.7
https://www.python.org/downloads/
安装Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
安装CMake
https://cmake.org/download/
安装Cuda8.0
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
配置cudnn
https://developer.nvidia.com/cudnn
下载后是一个压缩包,解压后需要拷贝到cuda目录,
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
下载Caffe2源文件
https://github.com/caffe2/caffe2
2、安装过程
步骤一:安装各个依赖程序。
上面的各个依赖软件和库依次安装就行了。
步骤二:获取源码
git clone –recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git
clone速度不快,但还是推荐clone。
*如果选择用zip打包下载,就会出现caffe2/third_party/目录中第三方包缺失的情况,这时还要自己手动下载。*
步骤三:编译protobuf
1、修改build_host_protoc.bat
如果用的VS2015编译,就需要增加
set CMAKE_GENERATOR=”Visual Studio 14 2015 Win64”
如果用的VS2017编译则不用,因为默认的环境是VS2017.
2、cmd窗口运行 build_host_protoc.bat
生成protobuf.sln
3、VS2015打开工程,编译
\Caffe2\build_host_protoc\protobuf.sln
步骤四:编译工程
1、修改build_windows.bat
如果用的VS2015编译,就需要增加
set CMAKE_GENERATOR=”Visual Studio 14 2015 Win64”
如果用的VS2017编译则不用,因为默认的环境是VS2017.
2、cmd窗口运行build_windows.bat
生成 Caffe2.sln
3、用VS2015打开工程编译
\Caffe2\build_host_protoc\Caffe2.sln
参考资料
https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&configuration=compile
http://blog.csdn.net/longji/article/details/70596548
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26474272
http://blog.csdn.net/wishchin/article/details/77863889