Caffe学习笔记之 ——在Windows下的完全配置
来源:互联网 发布:云计算优缺点 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 18:27
按照循序渐进的思想 首先配置无GPU加速的caffe
需要注意的几个点:
1) caffe-master\windows将CommonSettings.props.example重命名为CommonSettings.props
2) CommonSettings.props下更改
<CpuOnlyBuild>true</CpuOnlyBuild> <UseCuDNN>false<UseCuDNN>
3) 在VS2013下打开caffe.sln 注意要把 报警视为错误更改为否 debug更改为release 要先生成libcaffe 然后可以对整个工程进行生成
4) 然后就是等待编译完成,Windows下Nuget工具会自动获取预编译的caffe依赖包
5)测试MNIST数据集
5.1要注意是LDB数据 还是 LMDB 数据,数据的训练集和测试集的文件夹
在lenet_train_text.prototxt中:
5.2 在lenet_solver.prototxt中要把solver mode 更改成与CommonSettings 中的设置对应
6)在cmd中敲指令进入到caffe-master中
Build\x64\Release\caffe.exe train –solver examples\mnist\lenet_solver.prototxt
跑通MNIST数据集
图 1 MNIST测试结果 accuracy 0.9912
有GPU版本的caffe
安装带有CUDA cudnn GPU加速环境下的caffe &&总结出model层类型的常用参数
Cuda和cudnn必须匹配,不匹配会报错 按上面无GPU版caffe安装进行配置,原来的false改成true即可:不同之处
1)cudnn path:
2)Python 和 MATLAB 路径 ,Python需要依赖numpy,否则编译会报错
重新跑MNIST和自己的数据库:
需要注意的几个地方:
1) 路径就都不多说了,写绝对路径肯定不会错
2) 已知caffe的bug,当路径含有“ ”或者“-”字符时会报错
3) 在自己的电脑上跑caffe时 batch_size 不能调的过高 会超显存
在跑caffe时不能在电脑进行过多的I/O操作,否则GPU 会“ Data layer prefetch queue empty”,使得CPU数据读入慢于GPU计算,导致GPU处于空闲,使得计算速度下降
结论:CUDA加Cudnn的加速效果很明显,
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