windows下无GPU的caffe的配置-白红宇

windows下无GPU的caffe的配置

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发布时间：2019-05-24

本文共 4808 字，大约阅读时间需要 16 分钟。

Caffe在windows下的配置

一、下载caffe并创建工程

1、下载caffe

caffe下载地址：，下载后解压

1、新建一个VS工程，命名为caffe，建立一个空项目

将解压后的caffe中的文件都拷入到caffe项目中，在caffe项目中建立一个3dparty文件夹，在3dparty目录下建立include和lib文件夹，结果如图：

二、基础环境的搭建

1、Opencv环境

Opencv环境搭建的文章很多，这里给出一个链接：，我的Opencv的版本是2.4.9。

注意opencv环境搭建后，将包含头文件目录，库目录，附加依赖项中在VS属性管理器中配置好，在caffe配置过程中不再讲述配置opencv。

2、Boost库的安装

Boost库是为C++语言标准库提供扩展的一些C++程序库的总称，由Boost社区组织开发、维护。我用的是1.56.0，下载地址为：

根据自己的VS版本选择。配置环境变量path，加入C:\local\boost_1_56_0;根据自己的boost目录调节，boost就是一个解压缩的文件。我的版本是

环境变量中要加入C:\local\boost_1_56_0\lib64-msvc-12.0;否则会在CMake leveldb的时候报错。

3、CUDA的安装

CUDA7.0版本下载地址：，不支持Win10。

CUDA7.5版本下载地址：，支持Win10。

CUDA的path会在安装时自动配置，不需要管。

4、OpenBlas的下载

OpenBlas的下载地址：，我的版本是。

将解压后的文件中的lib文件中的libopenblas.dll.a文件拷贝到caffe项目中的3dparty/lib目录中，将bin目录下的libopenblas.dll文件拷贝到caffe项目目录下，在caffe项目的3dparty/include目录下新建一个文件夹命名为openblas，将OpenBlas解压后的include文件夹下的头文件拷贝到3dparty/include/openblas文件夹下。

5、CMake工具下载

下载地址：，我直接下载的非安装版，即直接解压就能用。我的版本是。

6、GFlags

下载地址：

，直接从github上下的最新版本。

解压CMake，解压GFlags，打开bin目录下的cmake-gui.exe，如图

在上图cmake的界面中，上面的是GFlags所在的源文件的目标，即CMakeLists.txt文件所在的目录，一定要保证CMakeLists.txt在目录下，下面的是要生成的VS工程所在的目录，点击Configure，

选择VS的版本及平台，点击finish。

选择BUILD_gflags_LIB等，如图，感觉就BUILD_gflags_LIB有用，其他文献中说CMAKE_INSTALL_PREFIX也要调整，主要是生成的dll文件所在的目录，感觉不需要调整，因为后面会用VS工程生成lib和dll。

点击generate，只要不报错，就没什么问题。

打开生成的VS工程，选择解决方案的平台，要区分debug和release模式，win32跟x64，不同模式下生成不同的lib，在生成caffe时需要根据对应的平台和模式来选择lib文件。运行成功，不报错就OK。

将生成的GFlags的VS工程下的include中的gflags文件夹拷贝到caffe的3dparty/include目录下，类似于openblas的拷贝，将GFlags的VS工程下的lib/Release下的gflags.lib拷贝到caffe工程的3dparty/lib目录下，现在使用的都是release模式，debug模式下对应调整。

7、Glog

下载地址：，下载后直接解压，这个不需要CMake处理，因为里面有个.sln文件，直接用VS就能打开。VS打开后，要配置工程，本文所有的工程都是在64位平台上的release模式下的，debug对应调整即可。在运行之前，需要把signalhandler.cc添加到libglog中，否则在运行caffe时会出现错误。VS运行没报错，将glog.lib文件同样放到caffe工程的3dparty/lib目录下，将下面的glog头文件拷贝到3dparty/include/glog目录下。

8、LevelDB

下载地址：，google的原版移除了CMake，这个有，同样的用CMake生成VS工程，如果CMake报错，则可能是C:\local\boost_1_56_0\lib64-msvc-12.0没加入到环境变量中，打开VS工程，release下运行，把解压的leveldb的include文件夹下的leveldb拷贝到caffe工程的3dparty/include目录下，leveldb.lib放到caffe工程的3dparty/lib目录下。

9、LMDB

下载地址：，缺少的文件已经配置好了，如果出现问题参考

，我的链接地址可能缺了一个文件，自己百度搜一下，或参考下图的下载地址去下载getopt.h等文件。

10、Protobuf

下载地址：，下载google的新版会出错误，得用旧版。

解压后会有一个vsprojects文件夹，直接用VS打开里面的工程protobuf.sln，设置生成的文件为lib文件，运行libprotobuf和libprotoc，将生成的libprotobuf.lib和libprotoc.lib文件放到caffe工程的3dparty/lib目录下，将解压的src中的google文件夹拷贝到到3dparty/include目录下。

11、HDF5

下载地址：

下载对应版本，解压后用CMake编译，用VS打开编译后的工程，在release模式下运行，将生成的libhdf5.lib，libhdf5_hl.lib放到caffe工程的3dparty/lib目录下，将src文件夹中的.h文件放到3dparty/include/hdf5目录下，同时把hl/src中的头文件也放到

3dparty/include/hdf5下。

12、caffe编译

(1)打开caffe工程，添加附加包含目录：

包含目录有：

boost目录：C:\local\boost_1_56_0，CUDA目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\include

caffe目录：D:\VS_PROJECT\Caffe\Caffe\include和D:\VS_PROJECT\Caffe\Caffe\src

第三方包含目录：

D:\VS_PROJECT\CaffeConfig\CaffeConfig\3dparty\include

D:\VS_PROJECT\CaffeConfig\CaffeConfig\3dparty\include\openblas

D:\VS_PROJECT\CaffeConfig\CaffeConfig\3dparty\include\google\protobuf

D:\VS_PROJECT\CaffeConfig\CaffeConfig\3dparty\include\hdf5

D:\VS_PROJECT\CaffeConfig\CaffeConfig\3dparty\include\lmdb

D:\VS_PROJECT\CaffeConfig\CaffeConfig\3dparty\include\leveldb

D:\VS_PROJECT\CaffeConfig\CaffeConfig\3dparty\include\gflags

D:\VS_PROJECT\CaffeConfig\CaffeConfig\3dparty\include\glog

opencv的包含目录已经单独配置好了。

(2)添加库文件目录：

库目录有：

boost库目录：C:\local\boost_1_56_0\lib64-msvc-12.0

CUDA库目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\lib\x64

第三方库目录：D:\VS_PROJECT\Caffe\Caffe\3dparty\lib

opencv库目录已经单独配置好了。

(3)添加附加依赖项：

lib文件有：

cudart.lib

cuda.lib

nppi.lib

cufft.lib

cublas.lib

curand.lib

libglog.lib

libopenblas.dll.a

libprotoc.lib

shlwapi.lib

gflags.lib

libprotobuf.lib

leveldb.lib

lmdb.lib

libhdf5.lib

libhdf5_hl.lib

opencv的lib已经单独配置好。

(4)开始编译文件(记住是编译文件Ctrl+F7)：

将src/caffe中的cpp文件通过添加现有项添加到源文件中，一个个文件开始编译。

错误1：编译blob.cpp，报错

缺乏caffe.pb.h文件，打开protobuf的工程，找到protoc.exe文件，将其拷贝到src/caffe/proto目录下，此目录下有个caffe.proto文件，新建一个proto.bat文件，里面写入protoc.exe caffe.proto --cpp_out=./

然后运行proto.bat文件即可生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc文件，再次编译blob.cpp，成功。

错误2：编译common.cpp，报错

找不到getpid，是因为缺乏头文件，在common.cpp加上#include<process.h>，编译成功。

编译其他的cpp文件都没报错。

在源文件中点击新建筛选器，将文件夹命名为layers，将src/caffe/layers下的文件添加到layers中，编译所有cpp文件

错误3：在编译CUDA文件bnll_layer.cu文件时会报错，

将kBNLL_THRESHOLD改为50，或加上#define kBNLL_THRESHOLD 50

同上建立solvers文件夹，src/caffe/solvers的文件添加到工程中，编译

同上建立util文件夹，src/caffe/util的文件添加到工程中，编译

错误4：在编译hdf5文件时报错，

出错位置为，语法问题，

将case下的操作加上大括号括起来即可。

错误5：编译io文件报错，

加上#include<io.h>即可。将io文件加上 | O_BINARY，否则后面在进行训练自己的数据时会出错

错误6：编译signal_handler.cpp文件报错。

主要是因为windows下的信号量和linux下不一致。

将下面三个函数替换：

换为

将

换为

将

换为

重新编译通过。

同上建立proto文件夹，将src/caffe/proto的proto.pb.cpp添加到proto中，编译。

新建一个tools，将caffe/tools中的caffe.cpp加入到tools中，运行。会报缺少dll错误，将该加的dll文件加入到工程目录下，包括gflags.dll，libglog.dll，libgfortran-3.dll(这个是因为libopenblas.dll需要这个dll文件，直接百度下载即可)，为什么会缺少dll，是因为在编译这些工程时生成的是dll文件。而不是lib文件，因此在添加了lib之后还需要dll文件。