Caffe win7 GPU版本安装

点击此处返回总目录   //本人没有实际安装过。估计问题不大。     1. 准备好Nvidia的显卡。下载安装CUDA 下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads                            双击安装； 选择路径，ok：                                    同意许可协议； 选择自定义方式，下一步； 组件可以全选，下一步； 选择安装位置，下一步； ...   安装完成之后，把CUDA安装目录下的bin和lib\x64添加到Path环境变量中。   2. 下载CuDNN 下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 需要注册。下载对应版本。                         下载完后解压，得到三个文件夹：                            需要把这三个文件夹下面的一些文件拷到CUDA对应的目录下面。 将bin下面的文件考到CUDA的bin目录下。 将include下面的文件拷到CUDA的include目录下。 把lib/x64下的文件拷贝到CUDA的lib/x64目录下。   3. 修改caffe配置文件 修改caffe-windows\windows下的CommonSettings.props文件。改为：                                          4. 编译 打开caffe-windows\windows下的Caffe.sln工程文件 改一下配置。   先编译libcaffe。在libcaffe上右键->生成。     把之前去掉打钩的，再全选上。                     编译整个工程。解决方案，右键->生成解决方案。                            5. 测试 以之前的Mnist为例。 修改超参数文件，最后的地方改成GPU   双击.bat训练。观察。 可以看到快了很多。之前用debug版本训练1万次需要一个多小时；后来改成release版本大概10分钟；现在改成GPU，大概只要1分钟 。     ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 这里还没有编译GPU版本的pycaffe。还要再编译一下。因为一起编译的话，可能会出现一些错误，所以最好分开编译。   1. 修改caffe-windows\windows下的CommonSettings.props文件。   2. 打开caffe-windows\windows下的Caffe.sln工程文件   3.    4.    5. 编译完成   6. 把caffe-windows\Build\x64\Release\pycaffe下的caffe文件夹拷贝到 D:\Anaconda3\envs\py2\Lib\site-packages目录下。（之前的CPU版编译的caffe删掉）     7.   把caffe-windows\Build\x64\Release\pycaffe\caffe目录下的所有文件 复制到 caffe-windows\python\caffe目录下。如果有同名的，替换就可以。