CPU改GPU（windows+caffe）

最新推荐文章于 2024-07-31 17:00:32 发布
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#CPU #GPU #windows #caffe

1. CommonSettings.props修改：


2. 重新编译 libcaffe，caffe，convert_imageset，compute_image_mean等
3. 重新生成训练集、测试集的lmdb 和均值文件
4. 改solver.prototxt


5. 重新运行之后就可看到GPU的信息了：


Angela_qin
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计算机很多时间并不是在处理计算问题，而是在处理各种事务。
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windows+caffe--R-FCN (python)环境搭建（cpu）
最新发布
03-20
<think>好的，我需要帮助用户在Windows系统上搭建基于Caffe和Python的R-FCN环境，仅支持CPU配置。首先，我要回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。 引用[3]提到在默认配置下编译得到的是CPU版本，并提到如果需要GPU版本需要调整Makefile中的开关，但用户只需要CPU，所以可能可以参考这个步骤。不过引用[3]是关于Darknet的，而用户需要的是Caffe，可能需要类似的配置方法。 接下来，我需要整理搭建R-FCN环境的一般步骤。通常，这包括安装依赖项、安装Caffe、配置Python接口、获取R-FCN源码以及安装相关库如pycaffe等。由于用户指定使用Windows系统，我需要考虑Windows下Caffe的安装方法，这可能比较复杂，因为Caffe官方对Windows的支持不如Linux，但可能有第三方解决方案。 根据经验，Windows下安装Caffe可能需要使用预编译的版本或者使用CMake进行构建。用户需要CPU版本，所以不需要CUDA和cuDNN，这可以简化步骤。Python方面，需要确保Python环境与Caffe兼容，可能需要使用特定版本的Python，比如Python 2.7或3.5，因为Caffe的Python接口可能对版本有要求。 接下来，参考用户提供的引用，特别是引用[3]提到的编译配置，可能需要修改Caffe的Makefile或CMakeLists.txt来禁用GPU支持，并确保所有依赖库正确安装。此外，用户提到使用Python，因此需要确保pycaffe模块正确编译和安装。 可能的步骤： 1. 安装依赖项，如CMake、Git、Python、必要的库（如Boost、OpenCV等）。 2. 克隆Caffe的Windows分支，如微软的caffe-windows。 3. 配置CMake，禁用GPU相关选项，设置Python路径。 4. 使用CMake生成解决方案，用Visual Studio编译。 5. 编译成功后，安装pycaffe，设置Python环境变量。 6. 获取R-FCN的代码，配置相关路径，确保Caffe路径正确。 7. 测试安装，运行demo或示例脚本。 需要注意的问题包括：依赖库的版本兼容性，Python路径的正确配置，以及可能遇到的编译错误。例如，Boost库的版本是否匹配，OpenCV是否安装正确，还有可能需要安装Windows的SDK和工具集。 此外，用户可能需要安装R-FCN所需的额外依赖，如cython、easydict等Python包，可以通过pip安装。在编译Caffe时，可能需要修改配置文件，如设置CPU_ONLY := 1，类似于Darknet的Makefile配置。 最后，验证安装是否成功，可以尝试导入caffe模块，并运行R-FCN的测试脚本，确保没有导入错误或运行时错误。可能需要调整环境变量，如将Caffe的Python目录添加到PYTHONPATH中。 总结起来，步骤大致是安装依赖、编译Caffe（CPU版）、配置Python接口、安装R-FCN及所需库，最后测试环境。需要详细指导用户每一步的具体操作，尤其是针对Windows系统的注意事项。</think>以下是Windows系统中基于Caffe和Python搭建R-FCN环境（仅CPU配置）的详细步骤： --- ### 一、环境准备 1. **安装Visual Studio 2015/2017** 需安装C++编译工具集，勾选"使用C++的桌面开发"组件[^3]。 2. **安装Python 2.7/3.5** 建议通过Anaconda创建独立环境： ```bash conda create -n rfcn python=3.5 conda activate rfcn ``` 3. **安装依赖库** 使用pip安装基础包： ```bash pip install numpy scipy matplotlib opencv-python cython easydict ``` --- ### 二、编译Caffe（CPU版本） 1. **获取Windows版Caffe** 下载微软维护的Caffe分支： ```bash git clone https://github.com/Microsoft/caffe.git cd caffe ``` 2. **修改配置文件** 复制`scripts/build_win.cmd`为`build_win_cpu.cmd`，编辑以下参数： ```cmd set CPU_ONLY=1 # 禁用GPU支持 set WITH_NINJA=0 # 关闭Ninja生成器 set PYTHON_VERSION=3 # 指定Python版本 ``` 3. **执行编译脚本** 运行修改后的脚本： ```cmd build_win_cpu.cmd ``` 编译完成后，生成的`caffe.exe`位于`build`目录，Python接口在`python/caffe`目录。 --- ### 三、配置R-FCN环境 1. **克隆R-FCN源码** ```bash git clone --recursive https://github.com/YuwenXiong/py-R-FCN cd py-R-FCN ``` 2. **链接Caffe到项目** 创建软链接或复制文件： ```bash mklink /J lib\caffe caffe\build # Windows软链接 copy caffe\python\caffe lib\caffe\python # 若软链接失败 ``` 3. **设置环境变量** 添加Caffe路径到系统变量： ```cmd set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;C:\path\to\caffe\python ``` --- ### 四、验证安装 1. **测试Caffe** Python中执行： ```python import caffe print(caffe.__version__) # 应输出编译版本号 ``` 2. **运行R-FCN Demo** 执行预训练模型测试： ```bash python tools/demo.py --cpu # 强制使用CPU模式 ``` --- ### 五、常见问题 - **编译错误**：检查Boost、OpenCV路径是否配置正确，确保VS工具链版本匹配。 - **Python导入失败**：确认`PYTHONPATH`包含Caffe的`python`目录。 - **数据加载慢**：参考引用[1]优化数据预处理逻辑，如使用内存映射文件。 ---
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