@[TOC](win10+cuda8.0+cudnn5+caffe 配置caffe(GPU)框架)
準備作業
最好就按照以下配置進行安裝，可能其他版本會出現不兼容的情況
- python2.7 這里推薦使用anaconda2 下載鏈接
- vs2013(可以去官網下載社區版，也可以在此處鏈接下載) 下載鏈接 提取碼：uawc
- cuda8.0下載鏈接
- cudnn5 下載鏈接 cudnn下載需要注冊一下，在按照下面的提示完成下載
- caffe檔案(我們使用微軟版本) 下載鏈接
- 或者使用打包好的鏈接一起下載下載鏈接 提取碼：6j3k
cudnn官網下載：
安裝環節（最好不要有中文路徑）
- python安裝跟著安裝檔案走就行，記得把路徑添加到環境變數中
- vs2013 如果是在鏈接中下載的，請參照此處轉載
Visual Studio Ultimate 2013 KEY（密鑰）：BWG7X-J98B3-W34RT-33B3R-JVYW9 - cuda安裝也是跟著安裝檔案走，直接精簡安裝就行
- cudnn壓縮包解壓之后，將\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1\cuda路徑下的三個檔案夾移到與cuda檔案夾同一級檔案夾下
- caffe直接解壓
caffe配置
- 將 \windows 路徑下的 CommonSettings.props.example 復制一份，在原路徑中粘貼生成副本檔案，改為CommonSettings.props
- 用vs2013打開CommonSettings.props檔案，進行配置修改(這里以GPU+python+matlab為例，如果不需要里面的哪一項，將那一項改成false就行)
將
<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild> <UseCuDNN>true</UseCuDNN> <CudaVersion>7.5</CudaVersion>改為
<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild> <UseCuDNN>true</UseCuDNN> <CudaVersion>8.0</CudaVersion>
如果使用python
將<PythonSupport>false</PythonSupport>改為
<PythonSupport>true</PythonSupport>將下面的
<PythonDir>C:\Miniconda2\</PythonDir>路徑改為自己電腦中python路徑（例：
<PythonDir>C:\ProgramData\Anaconda2\</PythonDir>如果使用matlab
將<MatlabSupport>false</MatlabSupport>改為
<MatlabSupport>true</MatlabSupport>下面的matlab路徑
<MatlabDir>C:\Program Files\MATLAB\R2014b</MatlabDir>改為自己電腦中matlab的路徑（例：
<MatlabDir>E:\matlab</MatlabDir>添加cudnn路徑
將<CuDnnPath></CuDnnPath>改為(例：
<CuDnnPath>E:\A_Win10\下載\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1</CuDnnPath>
至此組態檔就修改完成了
caffe編譯
- 用vs2013 打開 caffe相關檔案夾下 \windows 中的caffe.sln檔案
- 在caffe檔案處右鍵點擊，將它設定成啟動程式
- 分別在caffe libcaffe matcaffe pycaffe 處右鍵–屬性–C/C++,將（將警告視為錯誤）改成否
- 將編譯模式改為 Release X64
- 更改Nuget源（官方源下載速度很慢）國內源地址
步驟：
vs2013–工具–NuGet包管理器–程式包管理器設定–程式包源
在里面添加新的程式包源（名稱隨便，源就是相應的源地址），并調整優先級
- 對專案進行編譯，如果編譯通過，則運行生成相應的檔案，（后面會附上常見的編譯錯誤解決方案）
- 編譯運行完成之后，在路徑 \caffe-master\Build\x64\Release 下會生成一個caffe.exe檔案
- 將\caffe-master\Build\x64\Release 的完整路徑（例如：E:\A_Win10\下載\caffe-master\Build\x64\Release） 添加到系統環境變數（此電腦–屬性–高級系統設定–環境變數–下面的系統變數找到Path–編輯–新建–把上面的路徑粘貼下來）就完成了
- 驗證caffe是否安裝成功：win+R–> cmd 調出命令提示符 輸入 caffe 運行，如果出現一下內容則框架就搭建好了：
如果在下載NUGet包時失敗，多試幾遍，在搭建完框架之后重啟一下電腦
常見的編譯錯誤以及解決方案
libcaffe和test_all加載失敗：
可能是cuda和cudnn版本有問題，caffe只支持cudnn 4或5
錯誤提示不能打開頭檔案
在電腦本地找到相應頭檔案的完整路徑，替換報錯位置的頭檔案路徑在編譯
其他問題可以直接瀏覽器搜索一下，有csdn大佬發布了各種解決方案
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