Window下的Caffe2编译

官方介绍说

这是一个轻量化和模块化的深度学习框架，在强调轻便性的同时，也保持了可扩展性和计算性能。

Caffe2的特性

• Caffe2框架可以通过一台机器上的多个GPU或具有一个及多个GPU的多台机器来进行分布式训练。
• 也可以在iOS系统、Android系统和树莓派（Raspberry Pi）上训练和部署模型。
• 只需要运行几行代码即可调用Caffe2中预先训练好的Model Zoo模型。
• Caffe2框架已经应用在Facebook平台上。
• NVIDIA（英伟达），Qualcomm（高通），Intel（英特尔），Amazon（亚马逊）和Microsoft（微软）等公司的云平台都已支持Caffe2。
• GitHub上有Caffe2的源代码。

安装配置还是比较简单，基本照着官方文档就可以了，下面是我的安装过程。

1、环境需求

安装VS2015/VS2017
https://www.visualstudio.com/zh-hans/downloads/

安装Python2.7
https://www.python.org/downloads/

安装Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266

安装CMake
https://cmake.org/download/

安装Cuda8.0
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

配置cudnn
https://developer.nvidia.com/cudnn
下载后是一个压缩包，解压后需要拷贝到cuda目录，
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

下载Caffe2源文件
https://github.com/caffe2/caffe2

2、安装过程

步骤一：安装各个依赖程序。
上面的各个依赖软件和库依次安装就行了。

步骤二：获取源码

git clone –recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

clone速度不快，但还是推荐clone。
*如果选择用zip打包下载，就会出现caffe2/third_party/目录中第三方包缺失的情况，这时还要自己手动下载。*

步骤三：编译protobuf
1、修改build_host_protoc.bat
如果用的VS2015编译，就需要增加

set CMAKE_GENERATOR=”Visual Studio 14 2015 Win64”

如果用的VS2017编译则不用，因为默认的环境是VS2017.

2、cmd窗口运行 build_host_protoc.bat
生成protobuf.sln

3、VS2015打开工程，编译
\Caffe2\build_host_protoc\protobuf.sln

步骤四：编译工程
1、修改build_windows.bat
如果用的VS2015编译，就需要增加

set CMAKE_GENERATOR=”Visual Studio 14 2015 Win64”

如果用的VS2017编译则不用，因为默认的环境是VS2017.

2、cmd窗口运行build_windows.bat
生成 Caffe2.sln

3、用VS2015打开工程编译
\Caffe2\build_host_protoc\Caffe2.sln

参考资料

https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&configuration=compile
http://blog.csdn.net/longji/article/details/70596548
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26474272
http://blog.csdn.net/wishchin/article/details/77863889