caffe windows7 64x 无GPU vs2013环境下编译与调用

首先要在微软的github上下载windows版本的caffe。

下载后，将caffe-master/windows/CommonSettings.props.example复制为CommonSettings.props，用vs打开，修改如下：      

 <CpuOnlyBuild>true</CpuOnlyBuild> <UseCuDNN>false</UseCuDNN>

python的相关项设置如下：

    <PropertyGroup Condition="'$(PythonSupport)'=='true'">        <PythonDir>D:\WinPython-64bit-2.7.10.1\python-2.7.10.amd64</PythonDir>        <LibraryPath>$(PythonDir)\libs;$(LibraryPath)</LibraryPath>        <IncludePath>$(PythonDir)\include;$(IncludePath)</IncludePath>    </PropertyGroup>

其中python版本最好用2.7的，使用3.5的貌似会不兼容，个人没尝试过。

设置完后，可以下载caffe依赖库，打开Caffe.sln编译时vs会自动下载，但是速度比较慢，我从大神的博客里找到了一个网盘下载版，并放到了我的网盘中，可以在这里下载：

链接：http://pan.baidu.com/s/1gfkq3Z1 密码：kea8

下载完后，把NugetPackages与caffe-master放在同级目录下，然后打开Caffe.sln，即可编译。

Release版本的编译一般不会出错，但是Debug版本的编译在我这里遇到了报错，是与python有关的，原因好像是编译调用python的object.h和pyconfig.h的时候，加载了错误的lib。

博客“c++调用python链接问题及解决”中提到了解决方法。

问题：链接时报告1>pythonIniti.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp___Py_NegativeRefcount，该符号在函数 "public: __thiscall boost::python::api::object_base::~object_base(void)" (??1object_base@api@python@boost@@QAE@XZ) 中被引用1>pythonIniti.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp___Py_RefTotal解决方法修改两个头文件1 注释掉object.h第56行//#define Py_TRACE_REFS2 pyconfig.h 375行//#    define Py_DEBUG

这两个头文件都在python目录下的include里面。修改完成后再编译debug版即可编译成功。

当caffe全部编译完成后，可以用cmd打开caffe-master\Build\x64\Release中的caffe.exe运行，来测试是否编译成功。

自己写的程序调用编译好的caffe库时，需要在vs里设置inclulde、附加库目录和lib的名字。

include的设置：

附加库目录的设置：

lib的设置：

caffe.liblibcaffe.libcompute_image_mean.libconvert_imageset.libconvert_mnist_data.libopencv_highgui2410d.libopencv_imgproc2410d.libopencv_objdetect2410d.libopencv_core2410d.libopencv_ml2410d.liblibboost_date_time-vc120-mt-gd-1_59.liblibboost_filesystem-vc120-mt-gd-1_59.liblibboost_system-vc120-mt-gd-1_59.liblibglog.libhdf5.libhdf5_cpp.libhdf5_f90cstub.libhdf5_fortran.libhdf5_hl.libhdf5_hl_cpp.libhdf5_hl_f90cstub.libhdf5_hl_fortran.libhdf5_tools.libszip.libzlib.libLevelDb.liblmdb.liblibprotobuf.liblibopenblas.dll.agflags_nothreadsd.libgflagsd.lib

项目属性中将上面的几项设置好之后，就可以调用caffe及相关依赖库了。

有一点需要注意的是，如果不使用GPU，需要在自己的代码里加上#define CPU_ONLY 1  的代码，否则即使你调用的是无GPU版本的caffe，在编译程序时，也会去调用cuda的相关库。