Caffe CPU Only快速配置.docx

Caffe+VS2013+CUDA7.5+opencv2.4.10 CPU Only快速配置1 openCV配置下载opencv库，解压。添加环境变量：D:\opencv2.4.10\build\x86\vc12\bin (32位)D:\opencv2.4.10\build\x64\vc12\bin (64位)2 下载第3方库：链接：/s/1qWOTuo8 密码：x6gi3下载caffe库官方库：/BVLC/caffe/BVLC/caffeWindows CPU Only库：链接：/s/1pJW3x71 密码：lndl由于官方库是在Linux系统下配置的，移植到windows系统时，会出现一些代码缺失或不兼容的问题，需要修复后才到运行。4 以上准备完后，解压caffe库，并把3rdparty放在caffe根目录下。在官方库的基础上参照Windows CPU Only库修改或（建议）直接用windows CPU Only库覆盖官方库。注意：修改后将不能再使用GPU运行模式。5 打开Visual Studio在caffe根目录下新建一个项目名为caffe的空项目。并设置为x64 Release平台，下面只讲解此平台的配置，Debug平台与此类似。把与\src\caffe对应的所有文件及文件夹添加进工程里（test文件夹不加）配置相关路径及选项，以下绝对路径需要根据实际作修改，打开项目属性：常规-输出目录：..\binVC++目录-包含目录：..\..\src..\..\include..\..\3rdparty\include..\..\3rdparty\include\hdf5..\..\3rdparty\include\lmdb..\..\3rdparty\include\openblasD:\opencv2.4.10\build\includeD:\opencv2.4.10\build\include\opencvD:\opencv2.4.10\build\include\opencv2VC++目录-库目录：..\..\3rdparty\libD:\opencv2.4.10\build\x64\vc12\lib链接器-输入-附加依赖项：gflags.liblibglog.liblibprotoc.liblibprotobuf.liblibopenblas.dll.almdb.libleveldb.libshlwapi.libszip.libzlib.liblibhdf5.liblibhdf5_hl.libopencv_core2410.libopencv_highgui2410.libopencv_imgproc2410.libC/C++ -预处理器-预处理器定义：CPU_ONLYUSE_LMDBUSE_OPENCVUSE_LEVELDB_CRT_SECURE_NO_WARNINGS_SCL_SECURE_NO_WARNINGS6 从根目录\tools文件夹里，把caffe.cpp添加进工程源文件中。开始生成整个项目：7 上面生成成功后会在根目录\caffe\bin下生成一个caffe.exe，重命名为caffe_cpu.exe，防止被覆盖，后面将会用到。8 测试mnist库8.1 下载wget库链接：/s/1i3nn7jZ/s/1i3nn7jZ 密码：ftcj把wget库解压，并添加环境变量：Path = D:\wget-1.11.4b8.2 添加环境变量，把\3rdparty\bin添加到环境变量中Path = E:\caffe3\caffe-master\3rdparty\bin8.3 双击运行\data\mnist\get_mnist.bat，将自动下载并解压mnist数据库。或者下载已经解压好的数据库放在此路径下：链接：/s/1i3ffUF7 密码：bbsb或者到官方网站下载，解压并命名为对应的名字即可：/exdb/mnist//exdb/mnist/9 转换mnist库数据格式9.1 把工程源文件中的caffe.cpp移除，将\examples\mnist\convert_mnist_data.cpp添加到项目的源文件中，生成项目。生成成功后，把\caffe\bin\caffe.exe重命名为convert_mnist_data.exe。9.2 在\examples\mnist\下新建mnist_test_leveldb和mnist_train_leveldb两个文件夹，双击运行create_mnist.bat，生成leveldb数据格式。或者下载已经转换好的数据放在此路径下：链接：/s/1mgxqG0S 密码：jdks10 开始对mnist库训练和测试把\caffe\bin\ caffe_cpu.ex