本文详细介绍了如何在特定的环境下配置Caffe深度学习框架，使其能够与CuDNN库兼容并顺利编译。包括设置Makefile.config，调整PYTHON_INCLUDE和PYTHON_LIB路径，以及如何正确安装和配置CuDNN，确保ICNet模型可以运行。
Makefile.config（链接）
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/ #by qiq
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial #by qiqMakefile
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial###by qiq
cudnn换成caffe最新版本能够编译通过的版本其中
cuda8.0&&cudnn6.0 对ICNet将会运行成功
如果要使用cuDNN, 那么需要将cudnn.h复制到/usr/local/include:
sudo cp cudnn.h /usr/local/include
然后复制相应的libs到/usr/local/lib:
sudo cp libcudnn* /usr/local/lib/
最后进入/usrlocal/lib, 将libcudnn.so.6重命名为libcudnn.so.6.bak
sudo mv libcudnn.so.6 libcudnn.so.6.bak
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