vs2013编译caffe中添加*.cu文件无法编译的情况

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在vs2013中添加*.cu源文件,但是vs就是不编译该文件,处理方法:
属性–》项目类型–》CudaCompile
这样,就能编译成功。

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为了在 **Visual Studio 2015**编译和调试 **Caffe** 源代码,需要进行一系列的环境配置和项目设置。以下是详细步骤和注意事项: ### 1. 准备工作 #### 1.1 安装依赖项 - **CUDA Toolkit**:确保安装了与 Caffe 兼容的 CUDA Toolkit 版本,例如 CUDA 8.0 或 9.0。 - **cuDNN**:下载并安装对应 CUDA 版本的 cuDNN 库。 - **OpenCV**:安装 OpenCV 并配置环境变量,建议使用预编译版本或自行编译[^1]。 - **Python**:如果需要 Python 接口,安装 Python 并配置 `Anaconda` 环境。 - **Boost**:安装 Boost 库,确保版本与 Caffe 兼容(例如 Boost 1.60 或更高)。 - **CMake**:用于生成 Visual Studio 项目文件。 #### 1.2 获取 Caffe 源码 从 GitHub 克隆 Caffe 仓库: ```bash git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe ``` ### 2. 使用 CMake 生成 Visual Studio 2015 项目 #### 2.1 配置 CMake 使用 CMake GUI 或命令行工具生成 Visual Studio 2015 项目文件: ```bash mkdir build cd build cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" .. ``` > 注意:如果需要启用 GPU 支持,请确保在 CMake 配置中启用 `USE_CUDA` 和 `USE_CUDNN` 选项。 #### 2.2 检查 CMake 输出 CMake 会检测系统中的依赖项,如 OpenCV、Boost、CUDA 等。如果某些依赖项未找到,需手动指定路径。 ### 3. 打开并配置 Visual Studio 2015 项目 #### 3.1 打开解决方案 在 `build` 目录下找到生成的 `Caffe.sln` 文件,使用 Visual Studio 2015 打开。 #### 3.2 设置启动项目 - 右键点击 `caffe` 项目,选择 **Set as StartUp Project**。 - 配置调试参数:右键项目 → **Properties****Debugging** → 在 `Command Arguments` 中输入调试参数,例如 `train --solver=your_solver.prototxt`。 #### 3.3 调试设置 - 在 `main.cpp` 中找到 `main()` 函数,设置断点以便调试。 - 如果需要调试 GPU 代码,可以在 CUDA 内核函数中设置断点。 ### 4. 编译和调试 Caffe #### 4.1 编译项目 - 选择 **Build → Build Solution** 或按下 `Ctrl+Shift+B` 编译整个解决方案。 - 如果出现链接错误,检查是否所有依赖项(如 Boost、OpenCV)的路径配置正确。 #### 4.2 调试 Caffe - 按下 `F5` 或点击调试按钮开始调试。 - 如果调试器无法找到符号文件(PDB),请确保项目配置为 **Debug** 模式,并重新编译。 ### 5. 常见问题及解决方法 #### 5.1 缺少 DLL 文件 运行时可能出现缺少 `opencv_worldXXX.dll`、`cudnnXXX.dll` 等问题。解决方法: - 将这些 DLL 文件复制到 `caffe` 可执行文件所在目录。 - 或者将 DLL 所在目录添加到系统 `PATH` 环境变量中。 #### 5.2 Boost 库版本不兼容 如果出现 Boost 相关错误,确保 Boost 库的版本与 Caffe 兼容,并在 CMake 配置中正确指定 Boost 路径。 #### 5.3 CUDA 编译错误 - 确保 CUDA Toolkit 和 cuDNN 的版本与 Caffe 兼容。 - 检查 `.cu` 文件编译器设置是否正确(右键 `.cu` 文件**Properties****CUDA C/C++**)。 ### 6. 示例代码:加载模型并进行推理 ```cpp #include <caffe/caffe.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char** argv) { caffe::Caffe::set_mode(caffe::Caffe::GPU); // 启用 GPU 模式 caffe::Net<float> net("deploy.prototxt", caffe::TEST); net.CopyTrainedLayersFrom("model.caffemodel"); cv::Mat img = cv::imread("input.jpg"); // 预处理图像并输入网络 // ... std::vector<caffe::Blob<float>*> input_blobs = net.input_blobs(); // 设置输入数据 // ... net.Forward(); // 获取输出结果 const caffe::Blob<float>* output_blob = net.blob_by_name("prob").get(); // 处理输出 // ... return 0; } ``` --- ###
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