（2021.3更新）Caffe(Gpu) | Cuda10.2 + cudnn7.6.5 | vs2015

Caffe-CPU版本安装：https://blog.youkuaiyun.com/lostcorner/article/details/114714227

• 下载部分与CPU版本相同。
• 适用于基于图灵Turing架构的英伟达显卡，包括GTX16系和RTX20系列，本人用的是GTX1650。
• 下文将Caffe安装目录标记为$caffe

Caffe-GPU安装

软件需求

• Windows10
• CUDA10.2 + cudnn7.6.5
• VS2015

步骤

1.检查CUDA版本
win+R输入cmd，打开command控制台，输入nvcc -V或者nvcc --version

输出以上界面表示CUDA安装完成。

2.由于Caffe后来不更新了，在源文件中不支持新版显卡，所以我们需要修改以下文件。

• 检测算力：在命令控制行中输入cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite（若安装CUDA时选择自定义路径则在安装路径中查找），然后输入deviceQuery.exe来运行程序。
  
  运行结果为
  
  红框内数字即为你的显卡的算力。

• 编辑$caffe/cmake/Cuda.cmake，由于GTX1650的算力为7.5，故添加75。
  

• 然后将以下内容如图示修改。
  3.编辑C:\Users\用户名\.caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py35_1.1.0\libraries\include\boost-1_61\boost\config\compiler\nvcc.hpp，注释掉最后三行。
  

4.找到$caffe/scripts/build_win.cmd，编辑


上图红色方框内的内容源文件中没有，需要自己添加。如果已经将下载的cudnn中的内容复制到CUDA文件夹中，那么cudnn的路径可以直接填写CUDA的路径。我在安装CUDA的时候采用系统默认的路径，所以是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2。注意：红框内末尾有个^符号，一定要记得加上。

5.运行build_win.cmd，最好在powershell中运行。因为如果运行错误，cmd界面可能会立刻关闭，而powershell界面不会关闭。
打开powershell的方法：在build_win.cmd的文件夹空白处，shift+鼠标右键点击“在此处打开powershell”，然后将文件夹中的build_win.cmd拖入powershell中运行（或直接在powershell中输入./build_win.cmd）。

6.如果上面的步骤无误，用VS2015打开$caffe/scripts/build/Caffe.sln，调整为Release模式

然后在解决方案上右键选择“生成解决方案”，等待生成完毕后Caffe-GPU就安装完成了。

检查

python接口的使用和Caffe的检测方法在Caffe-CPU安装和检测中有介绍。GPU版本检测的具体方法和CPU版本类似，但是$Caffe/examples/mnist中找到lenet_solver.prototxt的最后一行不需要改为CPU。

其余步骤与CPU版本相同，同样进行mnist的模型训练能发现速度差异巨大。本人的笔记本在CPU模式下迭代10000次需要约10分钟，GPU模式下仅需20秒左右。

祝大家都能成功装上Caffe-GPU版本！！！