【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows+GPU配置+cifar使用
前言
國際慣例,先來波地址:
CUDA WIN7:鏈接:http://pan.baidu.com/s/1nvyA3Qp 密碼:h0f3 ? 官方網址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
CUDA WIN10:鏈接:http://pan.baidu.com/s/1eRDJYmA 密碼:1m4e
此處可以下載各種cuda版本:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn:鏈接:http://pan.baidu.com/s/1hr3Ug76 密碼:vmdq ?官方網址:https://developer.nvidia.com/cudnn ? ? 【可下載V5.0版本】
【更新日志2017-8-9】
偶然間發現了一條重要信息,caffe的微軟分支竟然明確標出了支持cudnn v4.0和v5.0,而且BVLC的分支也明確標出只支持cudnn v3.0和cudnn4.0,原來一直忽視掉了這條信息,尷尬,還自己踩進了用cudnn v5.0編譯BVLC -caffe分支的坑。特在此提示大家,目前微軟的caffe支持cuda8.0+cudnn v5.0的編譯,而這兩個依賴都是目前NVIDIA官方網站推薦的,編譯的時候只需要把CommonSettings.props的cuda版本改成<CudaVersion>8.0</CudaVersion>即可。
第一步:
為了方便,直接拷貝一個無GPU版本的caffe,根據情況修改一下名字,一般來說路徑最好不要帶中文,避免不必要麻煩,此處命名為CaffeDev-GPU文件夾。
安裝CUDA(一直下一步就行了),然后解壓cudnn
第二步:
修改配置文件路徑E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\windows下的CommonSettings.props,此處可對比無GPU版本。將GPU版本的配置文件修改如下:
更新日志2017-11-1
如果你沒有cudnn或者當前的CUDA版本僅支持CUDNNv5,而caffe版本僅支持CUDNNv3和v4,那么上面的UseCuDNN也可以設置成false, 也就是說類似于這樣
<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild> <UseCuDNN>false</UseCuDNN> <CudaVersion>8.0</CudaVersion>第三步:
修改系統環境變量,為了不出現什么麻煩,將解壓的D:\caffe tool\cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod\cuda中的bin、include、lib三個文件夾拷貝到環境變量中CUDA_PATH顯示的路徑中的文件夾去去,直接覆蓋,需要替換的替換~~~【此處非加環境變量哦,因為拷貝過去以后就已經存在環境變量中了】
然后在系統變量中添加變量名為:CuDnnPath 變量值為:D:\caffe tool\cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod的路徑,此處的路徑是你解壓的cudnn地方,讀者根據自己電腦做修改。接下來和CPU版本一樣,運行caffe.sln,分別用debug和release都生成一遍。
第四步:
其實差不多完了,這里簡要說一下:按照前面無GPU版本,建立input_folder,與它并列建立兩個bat文件,內容如下:
convert.bat
mean.bat compute_image_mean.exe output_folders/cifar10_train_leveldb mean.binaryprotopause
運行之
第五步:
將output_folders內的兩個文件和mean.binaryproto拷貝到E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10下,并且修改cifar10_quick_solver.prototxt最后一句的CPU為GPU
在E:\CaffeDev-GPU\caffe-master下建立一個bat文件:
train.bat
.\Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt pause同樣運行之不得不說,這速度,呼呼地~~~~比用CPU訓練四個小時快不知道多少倍
第六步:
在E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\Build\x64\Release下建立一個bat:
classification.bat
classification.exe E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\cifar10_quick.prototxt E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5 E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\mean.binaryproto E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\synset_words.txt E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\dog.jpg pause【此處的dog跟前面的無GPU版本一樣,讀者可以去網上隨便下載】
dog.jpg
cat.jpg
運行此bat以后:
可以發現,和上次無GPU版本的結果貌似有點不一樣吧~~~但是可憐滴狗狗依舊沒擺脫被識別為貓的命運
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows+GPU配置+cifar使用的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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