DL学习笔记三：caffe+win10+vs2015+python3.6安装

4、验证cuda是否安装成功，可以在vs中查看是否可以可以新建cuda项目

5、CMake编译“caffe-windows”(此条可略过）

过程：多次cmake编译不成功，修改各个参数还是错误

结果：下载caffe_windows版本（https://github.com/Microsoft/caffe），切换到windows版本

在安装cuda，cudnn的基础上继续编译配置caffe-windows版本，下载目录为'caffe_windows'

6、下载编译生成时依赖的第三方库，thirdpart，下载后放到'caffe_windows/windows/'目录下

选择复制和替换覆盖完后，把都删除，然后把有.zip的文件重名，去掉.zip的后缀。第二类的核心是复制整个文件，tcp的ftp和udp的tftp都属于这类，它们的特点是若要存取一个文件就必须先获得一个本地文件的副本，如果要修改文件则只能对文件副本进行修改，然后再将修改后的文件副本传回到原节点。同样复制 autodesk.arx-2015.props 这个文件（默认会隐藏.props后缀）到桌面或者d:盘。

过程：开始编译将cudnn设置为true，修改python、cudnn路径等

结果：编译时报各种错误，先编译cpu版本

8、打开Caffe.sln进行编译，编译cpu版本，按照“libcaffe”->'caffe'->'pycaffe'的顺序编译

过程：第一次生成时，拨错找不到python27.lib库，此时我安装的是Anaconda3（python3.6），然后从网上查找解决方案，有建议重新下载python2.7版本安装的，然后下载安装编译通过不报错，然后思考同时安装python2和python3，使用时得切换，并且一些语法定义不同，遂继续在python3版本的基础上探索，查找资料，一般支持python2.7和python3.5，使用使用Anaconda命令进行python版本降级，又觉得不妥，卸载python3.6版本，安装python3.5版本，安装后仍然报错python27版本，后查资料后，下载的boost库依赖python2.7，需生成python3.5版本的，下载boost_69_0生成，再次编译，报错“生成不合适的常量”，找不到库之类的，从网上重新下载boost-python3版本，编译报错“找不到python36.lib”,卸载Anaconda3(python3.5)，重新安装Anaconda3（python3.6），编译正常通过。win10vs2015安装失败

其实我们编译内核的关键就是配置内核文件，内核配置文件的目录是在 /usr/src/sys/i386/conf 下，我们进入改目录：。当前shell下执行make命令，编译生成可执行程序文件，通过make submit命令提交程序文件至本实例bin目录，通过cd命令定位至实例bin目录，该程序运行结果如下所示。//www.xxx.cc.com/setup.exe”,”生成的网页名1,2” 可以随便填,保持默认即可.下面一栏”对于ie5,ie5.5使用冰狐浪子超级木马”使用之前需要把setup.exe拷贝到chm目录中,在”木马程序名称”处填写setup.exe,在”生成后的chm文件名”处保持默认icyfox.chm即可,在”用于存放上面chm文件的完整地址处填写,最后单击生成.将生成的icyfox1.htm.icyfox.htm和icyfox.chm这三个文件传入空间对应目录即可.这样对方浏览icyfox.htm时使中马了.。

结果：仍然使用Anaconda3(Python3.6版本）

9、编译gpu版本

另外createprocessw有一个奇怪的行为，它会修改参数lpcommandline（似乎只在lpapplicationname为空的时候会修改），所以使用unicode版本的时候传入的该参数不能是常字符串（如l”nodepad 1.txt”），而应该另外准备缓冲传给该api供其修改，因为ansi版本是调用unicode版本的且在编码转换的时候内置了缓冲，所以createprocessa的lpcommandline参数可以是常串（最终api会修改转换编码的临时缓冲）。我们使用4月8日刚刚发布的最新gpu-z 0.4.2版对gt325m进行检测，与上一版本0.4.0(gpu-z没有0.4.1，跳级发布)相比，最新版还是有很多参数无法识别。gpuinfov1.0 beta10最新版中文更新时间：2014-07-24gpuinfo是一款类似gpu-z的显卡鉴定识别软件，可以让你查看你的显卡的详细参数如bios版本、驱动信息、显存信息等，并且gpuinfo 是目前唯一一个能提供底层 gpu 识别能力的显示卡工具。

10、在python测试caffe加载成功

一是找不到caffe模块，在“环境变量”->“系统变量”中“新建”加入变量“PYTHONPATH”,路径为pycaffe编译生成路径

需要注意，虽然pkg-config查找到的pc文件里面有记录到第三方静态库的路径，但实际在编译ffmpeg静态库时，并不会链接上这个第三方库，而且在ffmpeg的编译脚本中可以指定第三方库的路径。这是存放研究文件的地方，在开发过程中会有一些技术的试验，但不适合放在src目录下，所以特别指定这个目录，这样正式文件编译的时候只要把这个目录不放入编译路径就可以了。编译器为每个变量分配一个地址即左值，这个地址在编译时可知，而且该变量在运行时一直保存于这个地址，相反，存储于变量中的值即它的右值，只有在运行时才可知，如果需要用到变量中存储的值，编译器就发出指令从指定地址读入变量值并将它存于寄存器中。

三是找不到google模块，安装“protobuf”模块，安装“protobuf”模块会报错，先安装“magpack”模

先安装msgpack模块，然后再安装protobuf模块

进入python，加载caffe成功

在spyder等软件中使用caffe，把Build生成的caffe拷贝到spyder（python）的安装路径下

小插曲：第一次输入命令行“pip install protobuf”时报错“consider using the '--user'option or check the permissions”，后修改使用“pip install --userprotobuf”后正常加载使用

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