caffe学习（3）：caffe+win10+vs2013+Gpu配置记录

一、准备工具

1、已经安装好vs2013。

2、BVLC/caffe/tree/windows    microsoft/caffe  谁能告诉我，这两个版本有啥区别呢？本次，先用microsoft/caffe进行安装吧，先用这个来学习caffe.

3、CUDA7.5  官方的说法是vs2013要用CUDA 7.5，vs2015要用CUDA 8。选择windows 10,exe(local),下载后得到cuda_7.5.18_win10.exe，貌似有964M。

4、cuDNN下载 官方的说法是需要cuDNN v5版本，我选择了  cuDNN v5.1 (May 12, 2016), for CUDA 7.5 win10这个版本。得到了 cudnn-7.5-windows-x64-v5.1-gz.zip文件。

二、安装CUDA

1、如步骤一所示，下载CUDA7.5。

2、安装，貌似一直下一步即可。

三、安装cuDNN

1、解压cudnn-7.5-windows-x64-v5.1-gz.zip压缩包后，得到了bin、lib、include三个文件夹。将这三个文件夹复制到cuda的安装目录中：\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v7.5（cuda的安装目录中也有这三个文件夹，将这三个文件夹分别与原来存在的文件夹合并）。

四、下载caffe-windows

1、链接打开之后，直接点击网页中的Clone or download。

2、将caffer-master/windows目录下的 CommonSettings.props.example文件备份，并改名为CommonSettings.props，然后在vs中打开CommonSettings.props，博主电脑上有一个英伟达GTX750Ti的显卡，因此可以使用默认配置，具体如下：

红色框区域的三行所表示的意思是：是否仅cpu，否；是否使用CuDNN（这个是GPU配置需要的）以及CUDA的版本，是；CUDA版本，7.5.

修改该配置文件下的CUDA版本和显卡的计算能力，查询地址，比如我的显卡计算能力为5.0就写为50，务必正确设置。

在配置文件的时候，PythonSupport、MatlabSupport项目默认是false，也就是说如想使用Caffe的Python接口，需要将其设为true。

3、最好是把 解压cudnn-7.5-windows-x64-v5.1-gz.zip压缩后，得到的cuda文件夹，其所在的目录，写到CuDNNPath中。

五、开始编译

1、打开caffe-master/windows下的Caffe.sln文件
2、右键解决方案Caffe，点击“启用NuGet程序包还原”（亲测不需要这个步骤，执行了反而会出问题）
3、选中Caffe解决方案下的所有项目（共16个），右键点击“属性”，配置属性——C/C++——常规，把“将警告视为错误”选项设为“否”。此举是为了规避代码中英文环境冲突的一 些问题。如果没有设置，则会出现类似下面的错误。

4、将“解决方案配置”改为Release x64（推荐）。事实上Debug x64也可以使用
5、找到libcaffe项目，右键：设为启动项目，然后右键选择“重新生成”。此时VS2013将自动开始下载Caffe的各种依赖包，包括OpenCV，Protobuf等等。漫长的等待。。。（将已经下载好的NugetPackages文件，里面共16个文件夹，放置到caffe-master并列的目录下，这个方法真是太赞了，放置好后貌似需要重新打开caffe.sln。）
6、如果libcaffe编译成功，就差不多成功了。

7、选择 caffe项目，右键：设为启动项目，然后右键选择“重新生成”。编译成功后，生成的可执行文件caffe.exe位于affe-master\Bulid\x64\Release文件夹下

8、接下来，如果需要，可以选择其他的项目，设为启动项目，然后 重新生成。

六、参考博文

Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速