Use Caffe windows(Microsoft) | Cheney Shen

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Use Caffe windows(Microsoft)

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windows下安装使用微软版本的Caffe。

 
 

下载安装微软官方版

https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

 
 

按照其说明安装:

  1. 拉下源码
  2. 下载安装Cuda和cuDNN
  3. .\windows\CommonSettings.props.example 将后面的.example去掉启用配置
  4. 配置设置:

    主要是改两项:python/matlab设置

    还要注意的是可能会有报错,其中一个是去掉某行注释,具体问题具体搜索。

  5. 直接Build就可以成功了,libcaffe编译成功后再编译caffe,所有编译成功和运行需要的dll文件都会存储在CAFFE_ROOT\Build\x64\Release 下

 
 

然后跑例子 mnist:

这边特别注意的就是原来的 .sh 是为linux准备的,因此在windows上要费些周折

  1. 拉资源:先到data\mnist\目录下下载资源,windows上.sh不能直接跑wget,那就看代码找出其要下载的包手动下下来,或者使用windows版本的wget来下来得到如下:


然后请手动解压并注意文件名


  1. 将下载下来的mnist数据转换为lmdb格式

    打开CAFFE_ROOT/windows/Caffe.sln ,生成convert_mnist_data 项目(Release,x64)


  2. 然后去examples/mnist目录下执行create_mnist.sh来生成最终的可以快速读写的文件,下图两个文件夹就是生成的结果。

注意create_mnist.sh需要做一些修改

将 BUILD=build/examples/mnist 改为 BUILD=Build/x64/Release

将 执行文件 .bat 改为 .exe


  1. 然后就可以真正执行数据训练了

    在CAFFE_ROOT 下新建一个文本文件,命名为run_mnist.bat

    内容如下

     
     

    .\Build\x64\Release\caffe.exe train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt

    pause

     
     

    运行 run_mnist.bat , 即开始训练网络,训练过程中可以看到训练的loss和测试的accuracy,最终结果的识别率在99%以上

 
 

参考:

http://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/51671872

http://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/51673474

 
 

如何调适的说明,也就是通过VS来启动的方式:

http://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/51679121

 
 

extract_features 项目使用:

http://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/51682573

 
 

如何保存日志,以及可视化日志内容

http://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/51692463

 
 

补充:pycaffe编译依赖需要的python扩展库安装:

命令行:

conda install –yes numpy scipy matplotlib scikit-image pip

pip install protobuf

不搞这个python不能正确编译使用。

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 


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