这篇文章主要介绍了caffe如何安装，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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系统及工具包

1. win10

2. visual studio 2015

3. CUDA10.0(caffe官方给出的是CUDA8.0,但是据说只有10.0版本才支持RTX2070、2080、2080Ti)

4. cudnn 在官网下载与CUDA10.0对应的版本

5. python3.5-anaconda

6. caffe官方要求的其他工具

• 安装CUDA工具，最好是把系统上其他版本的CUDA删除掉，到官网下载CUDA10.0以及对应版本的cudnn;

• python必须选择3.5版本，官网FAQ里有链接可以下载默认python3.5的安装包；

• anaconda安装其他工具时，如果网速较慢，可以使用国内的开源镜像站，如清华大学开源镜像站；

修改配置文件 script/build_win.cmd

从第4行开始，修改如下：

    :: Default values
    if DEFINED APPVEYOR (
    echo Setting Appveyor defaults
    if NOT DEFINED MSVC_VERSION set MSVC_VERSION=14
    if NOT DEFINED WITH_NINJA set WITH_NINJA=0
    if NOT DEFINED CPU_ONLY set CPU_ONLY=0
    if NOT DEFINED CUDA_ARCH_NAME set CUDA_ARCH_NAME=Auto
    if NOT DEFINED CMAKE_CONFIG set CMAKE_CONFIG=Release
    if NOT DEFINED USE_NCCL set USE_NCCL=0
    if NOT DEFINED CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS set CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS=0
    if NOT DEFINED PYTHON_VERSION set PYTHON_VERSION=3
    if NOT DEFINED BUILD_PYTHON set BUILD_PYTHON=1
    if NOT DEFINED BUILD_PYTHON_LAYER set BUILD_PYTHON_LAYER=1
    if NOT DEFINED BUILD_MATLAB set BUILD_MATLAB=0
    if NOT DEFINED PYTHON_EXE set PYTHON_EXE=python
    if NOT DEFINED RUN_TESTS set RUN_TESTS=1
    if NOT DEFINED RUN_LINT set RUN_LINT=1
    if NOT DEFINED RUN_INSTALL set RUN_INSTALL=1

    :: Set python 2.7 with conda as the default python
    if !PYTHON_VERSION! EQU 2 (
        set CONDA_ROOT=C:\Miniconda-x64
    )
    :: Set python 3.5 with conda as the default python
    if !PYTHON_VERSION! EQU 3 (
        set CONDA_ROOT=C:\anaconda
    )
    set PATH=!CONDA_ROOT!;!CONDA_ROOT!\Scripts;!CONDA_ROOT!\Library\bin;!PATH!

    :: Check that we have the right python version
    !PYTHON_EXE! --version
    :: Add the required channels
    conda config --add channels conda-forge
    conda config --add channels willyd
    :: Update conda
    conda update conda -y
    :: Download other required packages
    conda install --yes cmake ninja numpy scipy protobuf==3.1.0 six scikit-image pyyaml pydotplus graphviz

    if ERRORLEVEL 1  (
      echo ERROR: Conda update or install failed
      exit /b 1
    )

    :: Install cuda and disable tests if needed
    if !WITH_CUDA! == 1 (
        call %~dp0\appveyor\appveyor_install_cuda.cmd
        set CPU_ONLY=0
        set RUN_TESTS=0
        set USE_NCCL=1
    ) else (
        set CPU_ONLY=1
    )

    :: Disable the tests in debug config
    if "%CMAKE_CONFIG%" == "Debug" (
        echo Disabling tests on appveyor with config == %CMAKE_CONFIG%
        set RUN_TESTS=0
    )

    :: Disable linting with python 3 until we find why the script fails
    if !PYTHON_VERSION! EQU 3 (
        set RUN_LINT=0
    )

) else (
    :: Change the settings here to match your setup
    :: Change MSVC_VERSION to 12 to use VS 2013
    if NOT DEFINED MSVC_VERSION set MSVC_VERSION=14
    :: Change to 1 to use Ninja generator (builds much faster)
    if NOT DEFINED WITH_NINJA set WITH_NINJA=0
    :: Change to 1 to build caffe without CUDA support
    if NOT DEFINED CPU_ONLY set CPU_ONLY=0
    :: Change to generate CUDA code for one of the following GPU architectures
    :: [Fermi  Kepler  Maxwell  Pascal  All]
    if NOT DEFINED CUDA_ARCH_NAME set CUDA_ARCH_NAME=Auto
    :: Change to Debug to build Debug. This is only relevant for the Ninja generator the Visual Studio generator will generate both Debug and Release configs
    if NOT DEFINED CMAKE_CONFIG set CMAKE_CONFIG=Release
    :: Set to 1 to use NCCL
    if NOT DEFINED USE_NCCL set USE_NCCL=0
    :: Change to 1 to build a caffe.dll
    if NOT DEFINED CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS set CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS=0
    :: Change to 3 if using python 3.5 (only 2.7 and 3.5 are supported)
    if NOT DEFINED PYTHON_VERSION set PYTHON_VERSION=3
    :: Change these options for your needs.
    if NOT DEFINED BUILD_PYTHON set BUILD_PYTHON=1
    if NOT DEFINED BUILD_PYTHON_LAYER set BUILD_PYTHON_LAYER=1
    if NOT DEFINED BUILD_MATLAB set BUILD_MATLAB=0
    :: If python is on your path leave this alone
    if NOT DEFINED PYTHON_EXE set PYTHON_EXE=python
    :: Run the tests
    if NOT DEFINED RUN_TESTS set RUN_TESTS=0
    :: Run lint
    if NOT DEFINED RUN_LINT set RUN_LINT=0
    :: Build the install target
    if NOT DEFINED RUN_INSTALL set RUN_INSTALL=0
)

以上代码主要修改CPU_ONLY, WITH_NINJA, PYTHON_VERSION,CONDA_ROOT, 等变量；

第160行，修改如下：

cmake -G"!CMAKE_GENERATOR!" ^
      -DBLAS=Open ^
      -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=%CMAKE_CONFIG% ^
      -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=%CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS% ^
      -DBUILD_python:BOOL=%BUILD_PYTHON% ^
      -DBUILD_python_layer:BOOL=%BUILD_PYTHON_LAYER% ^
      -DBUILD_matlab:BOOL=%BUILD_MATLAB% ^
      -DCPU_ONLY:BOOL=%CPU_ONLY% ^
      -DCOPY_PREREQUISITES:BOOL=1 ^
      -DINSTALL_PREREQUISITES:BOOL=1 ^
      -DUSE_NCCL:BOOL=!USE_NCCL! ^
      -DCUDA_ARCH_NAME:STRING=%CUDA_ARCH_NAME% ^
      -DCUDNN_ROOT=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cudnn-10.0\cuda ^
      "%~dp0\.."

以上代码主要添加一个变量CUDNN_ROOT;

修改文件cmake/cuda.cmake

第7行修改如下：

set(Caffe_known_gpu_archs "30 35 50 60 61 75")

第42行修改如下：

      set(__nvcc_out "7.5")
      # string(REGEX MATCH "([1-9].[0-9])" __nvcc_out "${__nvcc_out}")
      # string(REPLACE "2.1" "2.1(2.0)" __nvcc_out "${__nvcc_out}")
      set(CUDA_gpu_detect_output ${__nvcc_out} CACHE INTERNAL "Returned GPU architetures from caffe_detect_gpus tool" FORCE)

主要是添加了一行，注释了2行；

修改文件C:\Users\ducks\.caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py35_1.1.0\libraries\include\boost-1_61\boost\config\compiler\nvcc.hpp

第22行开始，注释掉了几行：

// #if !defined(__CUDACC_VER__) || (__CUDACC_VER__ < 70500)
// #   define BOOST_NO_CXX11_VARIADIC_TEMPLATES
// #endif

编译

删除caffe目录里面的build目录，如果之前编译失败了，必须执行这一步。

在caffe目录执行script\build_win.cmd

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“caffe如何安装”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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