【caffe 深度学习】7. win10 caffe gpu版本安装

1.准备好NVIDIA的显卡，下载安装CUDA  我这里是1060的显卡

下载地址：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

安装好之后把CUDA安装目录下的bin和lib\x64添加到Path环境变量中

最开始我装的是cuda9.1 装好之后编译出错，改成了cuda8.0加cudnn5.1 成功。

2.cuDNN下载

链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

解压压缩包，把压缩包中bin,include,lib中的文件分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v9.1目录下对应目录中。

3.修改CommonSettings.props文件
<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild>
<UseCuDNN>true</UseCuDNN>
<CudaVersion>8.0</CudaVersion>
<PythonSupport>false</PythonSupport>

4.打开Caffe.sln

先编译libcaffe

点生成

再编译整个工程 ，完成。

5.mnist手写数字识别Gpu编译

首先改下之前写好的文件：运行方式改成gpu

再执行train.bat 可以看到明显速度加快很多。

6.编译gpu版本的pycaffe，打开caffewindows/windows目录下commonsetting文件

修改为：

        

（先编辑gpu版本不带python的caffe，再编译带python的caffe不容易出错）

配置属性：

然后生成解决方案：

编译成功：

把此目录下的caffe文件夹：

复制到：

然后复制caffe文件夹里的文件：

复制到：

选择替换

至此配置完成。