windows+VS2013+GPU caffe亲自安装

最近准备学习深度学习,得安装一个深度学习的框架caffe,来讲讲自己配置的流程吧,本文是借鉴了很多文章并结合自己亲自安装的经验来写的。我觉得配置呢caffe选一篇详细的教程自己配置,遇到问题多百度就能解决。

参考文章如下:

caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows7+GPU配置+cifar使用http://blog.youkuaiyun.com/zb1165048017/article/details/51549105

caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程http://m.blog.youkuaiyun.com/zb1165048017/article/details/51355143

Caffe学习笔记(一)——Windows 下caffe安装与配置 http://blog.youkuaiyun.com/hong__fang/article/details/51317424

caffe安装/windows环境Caffe安装配置步骤(无GPU)及mnist训练 http://www.cnblogs.com/cxyxbk/p/5902034.html

Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程 http://blog.youkuaiyun.com/xierhacker/article/details/51834563

一、安装CUDA

(1).首先,你得保证你的显卡是支持CUDA的,查询网址如下,同时得保证CUDA Capability版本不低于3.0(本文只针对高于3.0)

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

(2).下载cuda:

WIN7 cuda4.0:链接:http://pan.baidu.com/s/1nvyA3Qp 密码:h0f3

WIN10 cuda:链接:http://pan.baidu.com/s/1eRDJYmA 密码:1m4e

官方网址也可以下载https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

最好去百度网盘上下,快很多。

(3).安装cuda,即双击exe文件,一步一步安装就行。cuda安装好后,会自动设置环境变量CUDA_PATHCUDA_PATH_V7_5,不用手动设置了。

二、安装CUDNN

1、下载cudnn:

cudnn:链接:http://pan.baidu.com/s/1hr3Ug76 密码:vmdq

官方网址:https://developer.nvidia.com/cudnn 【不要下载V5.0版本】

2、直接解压即可

3、将解压的D:\VS2013\vs2013\cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod\cuda中的binincludelib三个文件夹拷贝到环境变量中CUDA_PATH显示的路径中的文件夹去去,直接覆盖

4、添加系统环境变量CuDnnPath,设置为cudnn的解压目录,我的设置为

D:\VS2013\vs2013\cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod

三、caffe下载

Windows平台下有两个caffe版本,一个是caffe提供Windows工具包,另一个是微软提供Windows工具包。我选择的是微软官方的版本,因为它在编译过程中会自动下载一些依赖库。下载后,直接解压即可。

下载地址:

caffe提供Windows工具包(caffe-windows)https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows百度云下载地址:链接:http://pan.baidu.com/s/1bp1BFH1 密码:phf3

微软提供Windows工具包(caffe-master)https://github.com/Microsoft/caffe百度云下载地址:链接:http://pan.baidu.com/s/1hs8ngpA 密码:ith0

四、修改Props文件

1、将caffe解压目录\caffe-master\windows\Windows

CommonSettings.props.example文件复制一份并将后缀改为CommonSettings.props

 

  2、将CommonSettings.props的相应区域按照下图修改,(同时注意CUDA版本号与自己安装的相同)

 

五、VS2013打开Caffe.sln(就到刚刚那个文件夹里面),生成解决方案

1最好设置libcaffe为启动项目,得确保最先生成的libcaffe有时候libcaffe没有加载成功原因是vs2013的安装路径中缺少CUDA7.5.props,其实CUDA7.5.props就在cuda的安装目录下,我的路径是

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions

只要拷贝到下面这个路径,那么libcaffetestall就都没问题了!

C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations

2、修改libcaffe属性

调试-libcaffe属性,将下面的将警告视为错位设置成否,不调的话,

Libcaffe就会生成错误

 

3、启动项问题

直接单启动项目是caffe也行,不过最好改一下,如果是单启动项目,那么在你重新编译工程的时候,只会运行次单启动项目,其它项目不会运行,这就是为什么很多人编译以后发现Release或者Debug文件夹下只有caffe.exe而没有conver_imageset.exe等可执行文件的原因。所以最好设置成多启动项目。

 

3、改成release模式

4、生成解决方案

 

5、这时候会自动下载Nuget所需要的第三方库,会需要一些时间,当下载完毕第三方库,你的caffe-master并列文件夹下会有一个第三方库的文件夹NugetPackages,里面包含十六个文件夹,最好核对一下。

   微软的Windows三方包(Nuget得到的包):链接:http://pan.baidu.com/s/1pKQKJJP 密码:2vzy

  6最终可能生成失败,原因下面会提示说无法打开libcaffe.lib之类的error。解决方法是直接对libcaffe重新生成,或者直接生成一次

六、测试编译是否成功

运行caffe.cpp,直接双击打开caffe.cpp,然后ctrl+f5直接编译,出现如下命令窗口说明编译成功

 

<think>好的,用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先,我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block,应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块(Residual Block)在ResNet中被广泛使用,通过跳跃连接缓解梯度消失的问题,帮助训练更深的网络。而通道注意力机制,比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块,能够自动学习各个通道的重要性,增强有用的特征,抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来,需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计,RCAB可能包含多个卷积层,然后是通道注意力模块,最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时,动态调整各通道的权重,让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中,RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复,比如边缘和纹理,这对于提升图像清晰度至关重要。同时,通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系,优化特征表达,从而提升重建质量。 应用场景方面,RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块,通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率(如4x、8x)时,RCAB能帮助保持细节,减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如,通过残差学习简化了优化过程,而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效,同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料,引用[1]提到多尺度卷积和特征融合,引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB,但通道注意力属于注意力机制的一种,符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景这些模块类似,用于特征提取和优化。 总结来说,RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制,有效提取并优化特征,提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型,特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB(Residual Channel Attention Block)模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**,其核心原理是通过残差学习通道注意力机制的结合,动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用原理分步说明: 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块(Residual Block)设计,包含两个卷积层和激活函数,通过跳跃连接(Skip Connection)将输入输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题,支持更深的网络训练,公式为: $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数,$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块(Channel Attention Module),通过全局平均池化(Global Average Pooling)统计通道特征,并利用全连接层生成通道权重: $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数,$\delta$为ReLU,$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果: $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常多尺度特征提取模块结合(如引用[1]中提到的多尺度卷积层),通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息,再利用通道注意力筛选关键特征,减少冗余计算,提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率(SISR)**:如RCAN(Residual Channel Attention Networks)模型,通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**:在红外可见光图像融合任务中,RCAB用于增强跨模态特征的表征能力,保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量超分辨率网络**:由于通道注意力可抑制无效特征,RCAB在减少计算量的同时保持性能,适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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