【神经网络与深度学习】【Qt开发】【VS开发】从caffe-windows-visual studio2013到Qt5.7使用caffemodel进行分类的移植过程<二>

本文记录了在Windows环境下,使用Caffe进行深度学习模型训练和部署时,如何在CUDA支持和CPU仅支持之间切换的过程。作者遇到在CPU模式下运行Caffe+CUDA+cuDNN库报错的问题,通过排查发现是库文件版本不匹配导致,最终解决了问题。总结来说,Caffe+CUDA+cuDNN库也能在CPU上运行,且所有版本的libcaffe.lib都向下兼容。

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【神经网络与深度学习】【CUDA开发】【VS开发】Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置成功后的第一次训练过程记录<二>

标签:【神经网络与深度学习】 【CUDA开发】 【VS开发】


紧着上一篇,我在windows上备份了三个版本的Caffe库以及visual studio 13的编译工程,主要当时是一步一步来的,想着先是only cpu,然后是支持cuda,最后是并入cuDNN。当我意识到程序要支持在没有GPU的设备上运行时,需要有不同的选择。这里主要记录关于三种不同的配置生成的库的差别及其在不同场景下的使用说明。


刚开始觉得,在部署配置的时候只需要定义如下的内容部分进行修改即可:

#ifdef CPU_ONLY
  Caffe::set_mode(Caffe::CPU);
#else
  Caffe::set_mode(Caffe::GPU);
#endif

即如果定义了CPU_ONLY,那么就将caffe的mode设置为CPU,否则设置为GPU,这就能够保证应该能在没有配置GPU的电脑上跑了!

可是中间出现了一个问题,就是运行的时候总出现一个问题,我就以为这个CAFFE+CUDA+cdDNN的库可能不支持CPU,于是就去尝试着将另外两个备份的CAFFE库也放入了D盘的第三方库中,并修改如下:

LIBS += D:\Caffe_3rdparty\OnlyCPULi
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