caffe 01 win10 运行环境配置(不需要开发环境)

01 caffe介绍

Caffe，全称Convolution Architecture For Feature Extraction。caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。作者是贾扬清，加州大学伯克利的ph.D，现就职于Facebook。 caffe的官网：http://caffe.berkeleyvision.org/。 caffe官方github：https://github.com/BVLC/caffe

官网安装环境介绍页面：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

官网基础知识介绍页面：http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/

官网实验指导页面：http://caffe.berkeleyvision.org/ 页面中 Examples 中的内容。

windows release 版本下载地址：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 目前(20170309)共有5个vs2015版本供下载。

Visual Studio 2015, CPU only, Python 3.5: Caffe Release, Caffe Debug Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5: Caffe Release Visual Studio 2015, CPU only, Python 2.7: Caffe Release, Caffe Debug Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 2.7: Caffe Release Visual Studio 2013, CPU only, Python 2.7: Caffe Release, Caffe Debug

本次实验环境：windows10，CUDA8.0，Python3.5.3，

Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5: Caffe Release caffe.zip解压到 D:\git\DeepLearning\caffebin 里面有目录：bin、include、lib、python、share。其中python是python接口目录。

下载的【Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5: Caffe Release】 windows caffe运行版本已经带了vs2015的运行时dll。可以直接在没有安装vs2015的win10机器上运行。如果要在win7或win8.1的运行，需要在win7或win8.1机器上安装vs2015运行文件。

02 安装GPU支持必要组件

下载并安装CUDA8.0。默认安装到C:\Program Files。 网址 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 安装后，会自动生成环境变量

CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 CUDA_PATH_V8_0=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 NVCUDASAMPLES8_0_ROOT=C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0 NVCUDASAMPLES_ROOT=C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0 NVTOOLSEXT_PATH=C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NvToolsExt\

03 安装pthon3.5.3及必要组件

pytho3.5.3下载地址：https://www.python.org/ftp/python/3.5.3/python-3.5.3-amd64.exe 安装到c:\python35。安装时选择设置环境变量、勾选pip。 安装后，环境变量path中会加入如下两项（如果你安装了其他版本的python，请确保这个环境变量在path的较前位置）。

# %path%环境变量中有如下两行 c:\Python35\Scripts\ c:\Python35\

安装后，C:\Python35\Lib\site-packages只有README.exe文件。后面使用pip货pip3安装的python组件会被默认安装到 C:\Python35\Lib\site-packages 目录。

根据 https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 官网描述：

Using the Python interface

The recommended Python distribution is Anaconda or Miniconda. To successfully build the python interface you need to install the following packages: conda install –yes numpy scipy matplotlib scikit-image pip six

also you will need a protobuf python package that is compatible with pre-built dependencies. This package can be installed this way: conda install –yes –channel willyd protobuf==3.1.0

If Python is installed the default is to build the python interface and python layers. If you wish to disable the python layers or the python build use the CMake options -DBUILD_python_layer=0 and -DBUILD_python=0 respectively. In order to use the python interface you need to either add the C:\Projects\caffe\python folder to your python path of copy the C:\Projects\caffe\python\caffe folder to your site_packages folder.

安装必要的python工具组件： 在网址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 下载scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 保存到E:\Work\201703\caffe\ 安装scipy：

pip3 install E:\Work\201703\caffe\scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 下载 Numpy+MKL， 选择 numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl， 下载到E:\Work\201703\caffe\ 安装 Numpy+MKL：

pip3 install E:\Work\201703\caffe\numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl

安装其他组件

pip3 install wheel matplotlib six protobuf scikit-image pydot

这些python组件会被安装在 C:\Python35\Lib\site-packages 目录。

可以使用下列命令查看安装的python组件

pip3 --help # 查看帮助信息 pip3 list # 查看已安装的组件 pip3 show matplotlib #查看matplotlib 包信息

C:\Python35>pip3 show matplotlib

Name: matplotlib Version: 2.0.0 Summary: Python plotting package Home-page: http://matplotlib.org Author: John D. Hunter, Michael Droettboom Author-email: matplotlib-users@python.org License: BSD Location: c:\python35\lib\site-packages Requires: pytz, pyparsing, numpy, cycler, six, python-dateutil

04 caffe python接口调用

运行如下test01.py文件。 D:\git\DeepLearning\caffebin\bin\test01.py

import numpy as np; import sys,os; # 注意下面的目录结构，根据自己的实际情况修改即可 caffe_root='D:/git/DeepLearning/caffebin/'; sys.path.insert(0, caffe_root + 'python'); import caffe as ca; # 引入自己的caffe的python接口 print("######"); # python打印6个# import matplotlib.pyplot as plt; plt.plot([1,2,3,4], [1,2,3,4]); plt.show(); # 画一条45°直线 ca.set_mode_gpu(); #设置使用GPU，ca.set_mode_cpu(); # 下面5行验证python目录下的接口可以正常引用 import caffe.io as cai; import caffe.net_spec as can; import caffe.classifier as cac; import caffe.draw as cad; # 这个文件需要安装pydot组件 import caffe.coord_map as caco;

运行结果：

###### WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR I0309 14:47:07.974293 27364 common.cpp:36] System entropy source not available, using fallback algorithm to generate seed instead. [Finished in 9.2s]