caffe實戰（一）：caffe環境搭建

前言：對于深度學習的初學者來說，Caffe框架絕對是一個坑，搭建環境就花了我將近半個月的時間，在網上找了很多帖子，也沒有什么特別好用的，所以打算根據我的安裝經歷寫下這篇帖子，希望對大家有些幫助，少走一些彎路。
一，工具：
window 10+VS2013+Anaconda 2+python 2.7
注：這是我個人的配置，僅供參考，當然VS最好是用2013及以上版本。
二，Caffe環境配置
其他軟件的安裝就不一一具體展開了，下面直接進行Caffe 環境的配置。
微軟官方的Caffe下載：https://github.com/microsoft/caffe
（我下載的是 caffe-master）
1.打開下載的 caffe-master，找到windows下的CommonSettings.props.example，復
制一下，然后去掉.example后綴，用文本編輯器打開，如圖所示：

image.png

 如果電腦有帶GTX顯卡或支持GPU的，可將CpuOnlyBuild設為false，如果沒有就設 
 為true。至于CuDNN，由于本人沒用過這個，所以建議不懂的一般就設為false好了， 
 免得后面出什么狀況。

2.然后是配置python或matlab接口,由于我們用到的是python接口，見截圖：

image.png

python路徑設置為你的Anaconda 2路徑。

3.編譯Caffe.用VS2013打開Caffe-master下Caffe.sln，如圖：

p1.JPG

選中右側的libcaffe，右擊選擇“屬性”，單擊配置屬性，上方的配置選為Active
(Release)，(記住，build的時候一律選擇release和x64的！！！)
平臺選為Active(x64)，點擊 C/C++，“將警告視為錯誤”設為 “否”，點擊確定，如下圖
所示:

image.png

然后選擇caffe進行編譯，同樣要注意release和X64等配置，接下來是pycaffe和caffe的
編譯，步驟也同上。
編譯之后會生成一些工具包，如圖：

p2.JPG

注意：編譯順序一定不能亂！！！libcaffe -> caffe ->pycaffe我在編譯的時候由于編譯
順序問題有些文件并沒有生成。如果中途遇到編譯錯誤的問題，記得右擊rebuild重新
編譯一下。
由于我們后續在轉換數據格式以及訓練模型的時候要用到一些工具，所以我建議，把這
文件都編譯一下，以備后用。
4.最后把caffe-master\Build\x64\Release\pycaffe下的caffe文件夾復制到
Anaconda2\Lib\site-packages文件夾下，如下圖所示

image.png

然后就可以使用caffe和python接口了。
5.在Anaconda 2新建一個文件，輸入import caffe，運行如下：

p3.JPG

 運行成功，完美！！！

https://www.jianshu.com/writer#/notebooks/24210100/notes/30304041下篇caffe實戰（二）：漢字識別----------中文文字數據集的產生

本文鏈接：https://blog.csdn.net/ZhangShaoYan111/article/details/104053933

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參考：http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505 http://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996369 0.檢查你的電腦是否支持CUDA：檢查GPU是否支持：輸入如下命令，如果輸出的GPU型號是NVIDIA的，并且在此http://d...

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