Caffe windows10 vs2013 如何配置

1. 安装软件

1. 安装 Microsoft Virtual Studio 2013 MATLAB 2015A CUDA：

需要注意的是，需要先安装 VS2013，以便 MATLAB 能够识别 VS 路径和 CUDA 绑定。 简而言之，首次安装需要 VS2013;

其中，VS2013 SP5 是必备版本，根据 HappyNear [csdn，github] 的说法，Caffe 在 VS2012 下编译非常慢（VS2013 自检半小时左右，i7 6700HQ 64G 970M 3G + SSD）;

用于 CUDA 测试的版本，其他版本的 Caffe 不知道相关源码是否需要修改;

matlab测试使用的是2015a，之前系统复位前是2015b，似乎没有异常，默认为2014b，有欢迎消息反馈其他版本;

2. 安装 cudnn：

CUDNN改善了Caffe Native卷基础层效率低的弱点（参见赵永科步聚先生在《深度学习——21天实用的Caffe》一书中提到的卷积网络性能对比，作者的分支是Microsoft为Windows开发的分支，支持CUDNN v3 v4，最新版本为V5， Caffe 没有官方支持（Microsoft分支），如需支持请参考 Buju 先生的指导;如果没有nvidia，需要注册一个cudnn（可以通过在线搜索获取网盘等资源，文件名：）

另外，建议将CUDNN安装在单独的目录下，独立于CUDA，这样可以轻松更改版本（只需删除即可）！

1. 安装软件

1. 安装 Microsoft Virtual Studio 2013 MATLAB 2015A CUDA：

需要注意的是，需要先安装 VS2013，以便 MATLAB 能够识别 VS 路径和 CUDA 绑定。 简而言之，首次安装需要 VS2013;

其中，VS2013 SP5 是必备版本，根据 HappyNear [csdn，github] 的说法，Caffe 在 VS2012 下编译非常慢（VS2013 自检半小时左右，i7 6700HQ 64G 970M 3G + SSD）;

用于 CUDA 测试的版本，其他版本的 Caffe 不知道相关源码是否需要修改;

matlab测试使用的是2015a，之前系统复位前是2015b，似乎没有异常，默认为2014b，有欢迎消息反馈其他版本;

2. 安装 cudnn：

CUDNN改善了Caffe Native卷基础层效率低的弱点（参见赵永科步聚先生在《深度学习——21天实用的Caffe》一书中提到的卷积网络性能对比，作者的分支是Microsoft为Windows开发的分支，支持CUDNN v3 v4，最新版本为V5， Caffe 没有官方支持（Microsoft分支），如需支持请参考 Buju 先生的指导;如果没有nvidia，需要注册一个cudnn（可以通过在线搜索获取网盘等资源，文件名：）

另外，建议将CUDNN安装在单独的目录下，独立于CUDA，这样可以轻松更改版本（只需删除即可）！

1.配置环境。

我在以下环境中的笔记本电脑上配置了 Caffe：Windows 7 64 位 + VS2013。 假设您在配置 caffe 之前就已经做好了这些准备。

在本文中，我们将提供一些编译的依赖项库，如果您还使用 Windows 7 64 位 + VS2013，则可以直接使用这些库。

2.准备依赖项。

在 Windows 下配置 Caffe 的主要问题之一是依赖库的编译。 与在 Ubuntu 中销售 Bifeng 不同，在 Windows 下，依赖库需要使用 VS2013 编译才能使用。 下面我就介绍一下 Caffe 需要的依赖库（如果你也是 Win7 64 位 + VS2013，可以直接使用我提供的依赖库）。

我正在使用：boost

glog+gflag+protobuf+leveldb+hdf5+lmdb+openblas

编译提供。 中午。

3.建立一个咖啡项目。