VS2013配置Caffe卷积神经网络工具（64位Windows 7）——准备依赖库

2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了，今年自己换了台电脑，想在家里也随便跑跑，本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好，无奈在家的风格是“娱乐的时候抽空学习”，所以移植到Windows还是很有必要的。但是，公司禁止将公司内部资料带出，很多地方又都忘记了，周末磨了一天终于移植完，本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤。第一步先看看这老些依赖库怎么搞。

在真正开始编译各依赖库之前，需要准备一些必备工具：

        首先当然是VS2013，下载地址：https://www.visualstudio.com/

        其次是CMake工具，下载地址：http://www.cmake.org/download/

1．Boost

下载地址：http://www.boost.org/

编译方法：

1) 运行Visual Studio Tools中的VS2013 x64 Cross Tools Command Prompt终端工具

2) 从终端进入boost库所在目录，如D:\LIBS\boost_1_57_0

3) 运行bootstrap.bat生产64位的bjam.exe

4) 输入命令进行编译，更正一下，msvc-12.0才是vs2013哈，感谢halooooJeffrey http://weibo.com/2211847364

静态库：bjam --build-type=complete toolset=msvc-9.0 toolset=msvc-12.0 threading=multi link=static address-model=64

共享库：bjam --build-type=complete toolset=msvc-9.0 toolset=msvc-12.0 threading=multi link=shared address-model=64

2．OpenCV

下载地址：http://opencv.org/downloads.html 本文中使用的是2.4.10版本

编译方法：

下载后的安装包中有已编译好的库，可直接引用，如D:\LIBS\opencv\build\x64\vc12

3．OpenBlas

下载地址：http://sourceforge.net/projects/openblas/files/

编译方法：

OpenBlas库在windows上编译起来比较复杂，这里给出的下载地址是一个已编译好的压缩包OpenBLAS-v0.2.14-Win32.zip (12.1 MB)，直接提供了./bin ./include ./lib路径

4．CUDA

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

编译方法：

与OpenCV类似，安装好后直接有已编译好的库。如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\include和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\lib\x64 

以上是依赖库比较常用，最好将该它们的include和lib加入到Windows的环境变量中，方便后续的库的编译

5．GFlags

下载地址：https://github.com/gflags/gflags

编译方法：

1) 启动CMake(cmake-gui)工具

2) 设置source code路径和build路径

3) 单击Configure按钮，并选择并选择Visual Studio 12 2013 Win64编译器编译器

4) 更新完成后，勾选中BUILD_SHARED_LIBS和BUILD_STATIC_LIBS

5) 单击Generate按钮，生成VS工程 

6) 打开刚刚生成的VS工程，build其中的ALL_BUILD工程，注意选择x64模式，并分别生成Debug和Release下的库 

7) 编译成功后，在工程路径下会生成bin、include、lib三个文件夹 

6．GLog

下载地址：https://github.com/google/glog

编译方法：

该工程中包含VS工程google-glog.sln，打开直接编译即可，同样注意Solution Platform选择x64模式，并分别生成Debug和Release下的库

7．LevelDB

下载地址：https://github.com/bureau14/leveldb 

这里没有选择官方的https://github.com/google/leveldb是由于官方版本移除了CMake的依赖项，自己写起来比较复杂

编译方法：

与编译GFlags方法类似，唯一需要注意的地方是将CMakeLists.txt中第82行的-DSNAPPY注释掉，否则需要依赖Snappy库，其实并不绝对需要，为了简单起见将此库去掉。另外Leveldb依赖于boost库，如果没有将boost库添加至环境变量，可能需要手动进行设置。

8．LMDB

下载地址：https://gitorious.org/mdb/mdb/archive/462dc097451834477b597447af69c5acc93182b7.tar.gz

编译方法：

1) 解压压缩包到某路径，例如D:\CODE\CXX\mdb-mdb

2) 在VS2013中新建工程，FILE --> New --> Project From Existing Code.. 

3) 选取源码所在路径，并给工程起名 

4) 单击next按钮后选择Project type为Console application project 

5) 将Solution Platform修改为x64模式

6) 注意将工程的输出改为静态库，右键单击工程 --> property --> Configuration Properties --> General --> Project Default --> Configureation Type --> Static library (.lib)

7) 其中一个.c文件中包含了unistd.h，为了解决这个问题需要准备三个文件 unistd.h、getopt.h、getopt.c。unistd.h可以考http://stackoverflow.com/questions/341817/is-there-a-replacement-for-unistd-h-for-windows-visual-c解决。另外两个可以从http://ieng6.ucsd.edu/~cs12x/vc08install/getopt9.zip下载

8) 最后编译即可

9．ProtoBuf

下载地址：https://github.com/google/protobuf

编译方法：

压缩包里有一个叫vsprojects的文件夹，其中有现成的VS工程，可以用来直接编译，也需要注意将Solution Platform修改为x64模式

10．HDF5

下载地址：http://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/current/src/CMake/hdf518-CMakeWindows.zip

编译方法：

解压后，在VS2013 x64 Cross Tools Command Prompt终端工具中运行build-VS2013-64.bat即可。

 

整理头文件和库文件

        将5-10的头文件和编译后的库统一整理到一个3rdparty文件夹下，其中包含两个文件夹include和lib

        include文件夹下包含gflags、glog、google、hdf5、leveldb、lmdb六个文件。gflags的头文件来自于生成的VS工程目录中的include文件夹；glog的头文件来自于VS工程目录中的src\windows文件夹；google中是protobuf的头文件，来自于压缩包中的src\google文件夹；hdf5来自于压缩包中的CMake\hdf5-1.8.14\src文件夹，保留.h文件即可；leveldb的头文件来自于压缩包的include文件夹；lmdb的头文件来自于压缩包中的libraries\liblmdb文件夹，保留.h文件即可

       lib文件夹中的.lib文件直接从编译好的工程目录下拷贝即可，注意debug模式下的.lib文件的文件名修改为xxxd.lib形式

       至此，caffe需要的各项依赖库已经准备完毕，后续会上一些图，看起来直观一些。

 

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具（64位Windows 7）——建立工程

将Caffe移植到Windows系统了，今年自己换了台电脑，想在家里也随便跑跑，本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好，无奈在家的风格是“娱乐的时候抽空学习”，所以移植到Windows还是很有必要的。但是，公司禁止将公司内部资料带出，很多地方又都忘记了，周末磨了一天终于移植完，本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤。下面介绍如何从源码建立VS2013工程。

1. 从https://github.com/BVLC/caffe下载caffe源码，master或者dev版本都可以，本文中以dev为例

2. 新建一个空的控制台VS2013工程，起名为caffe-dev。

File --> New --> Project

选择Win32 Console Application

选择工程路径，比如D:\CODE\CXX

给项目命名caffe-dev

单击OK后选择Empty project 

3. 将工程的Solution Platform改为x64

Build --> Configuration Manager --> Active solution platform --> new --> x64 --> OK 

4. 设置CUDA编译

Project --> Build Customizations... --> CUDA 7.0 --> OK 

5. 设置一些工程下的路径，注意Debug和Release下都要设置

在Project --> Properties --> Configuration Properties --> VC++ Directories --> Include Directories中添加openblas、opencv、boost和cuda，例如

D:\LIBS\boost_1_57_0;D:\LIBS\OpenBLAS\include

D:\LIBS\opencv\build\include

D:\LIBS\opencv\build\include\opencv

D:\LIBS\opencv\build\include\opencv2

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\include

在Project --> Properties --> Configuration Properties --> VC++ Directories --> Library Directories中添加openblas、opencv、boost和cuda，例如

D:\LIBS\OpenBLAS\lib

D:\LIBS\opencv\build\x64\vc12\lib

D:\LIBS\boost_1_57_0\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\lib\x64

6. 将压缩包内的include、src和tools文件夹拷贝到工程根目录下，同时把整理好的3rdparty文件夹也拷贝到工程目录下 

7. 添加caffe的路径和3rdparty中第三方依赖库的路径，同样Debug和Release都要设置

在Project --> Properties --> Configuration Properties --> C/C++ --> General --> Additional Include Directories中添加

../include;../src

../3rdparty/include

../3rdparty/include/hdf5

../3rdparty/include/lmdb

在Project --> Properties --> Configuration Properties --> Linker --> General --> Additional Library Directories中添加

../3rdparty/lib

在Project --> Properties --> Configuration Properties --> Linker --> Input --> Additional Dependencies中添加

opencv_core2410.lib

opencv_highgui2410.lib

opencv_imgproc2410.lib

cudart.lib

cublas.lib

curand.lib

gflags.lib

libglog.lib

libopenblas.dll.a

libprotobuf.lib

libprotoc.lib

leveldb.lib

lmdb.lib

libhdf5.lib

libhdf5_hl.lib

Shlwapi.lib

注意在Debug下应添加xxxd.lib形式的静态库

opencv_core2410d.lib

opencv_highgui2410d.lib

opencv_imgproc2410d.lib

cudart.lib

cublas.lib

curand.lib

gflagsd.lib

libglogd.lib

libopenblas.dll.a

libprotobufd.lib

libprotoc.lib

leveldbd.lib

lmdbd.lib

libhdf5.lib

libhdf5_hl.lib

Shlwapi.lib

8. 利用protoc.exe和caffe.proto生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc文件

在编译protobuf的时候会生成一个可执行文件protoc.exe，在工程的D:\CODE\CXX\caffe-dev\src\caffe\proto路径下有一个文件叫caffe.proto，可以将protoc.exe拷贝到该路径下，在命令行中进入D:\CODE\CXX\caffe-dev\src\caffe\proto路径，输入命令

[cpp] view plain copy

1. protoc.exe caffe.proto --cpp_output=./  

可以看到在该路径下会生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc，在D:\CODE\CXX\caffe\include\caffe中新建一个文件夹proto，将生成的两个文件移动到D:\CODE\CXX\caffe\include\caffe\proto中

9. 准备mkstemp.h和mkstemp.cpp文件。

将mkstemp.h放在include/caffe/util/路径下，mkstemp.h中的内容为

[cpp] view plain copy

1. #include <windows.h>  
2. #include <io.h>  
3. int mkstemp(char *templates);  

将mkstemp.cpp放在src/caffe/util/路径下，mkstemp.cpp中的内容为

[cpp] view plain copy

1. /* mkstemp extracted from libc/sysdeps/posix/tempname.c.  Copyright 
2.    (C) 1991-1999, 2000, 2001, 2006 Free Software Foundation, Inc. 
3.  
4.    The GNU C Library is free software; you can redistribute it and/or 
5.    modify it under the terms of the GNU Lesser General Public 
6.    License as published by the Free Software Foundation; either 
7.    version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.  */  
8.   
9. #include "caffe/util/mkstemp.hpp"  
10. #include <errno.h>  
11. #include <fcntl.h>  
12. #include <sys/stat.h>  
13.   
14. static const char letters[] =  
15. "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789";  
16.   
17. /* Generate a temporary file name based on TMPL.  TMPL must match the 
18.    rules for mk[s]temp (i.e. end in "XXXXXX").  The name constructed 
19.    does not exist at the time of the call to mkstemp.  TMPL is 
20.    overwritten with the result.  */  
21. int mkstemp (char *tmpl)  
22. {  
23.   int len;  
24.   char *XXXXXX;  
25.   static unsigned long long value;  
26.   unsigned long long random_time_bits;  
27.   unsigned int count;  
28.   int fd = -1;  
29.   int save_errno = errno;  
30.   
31.   /* A lower bound on the number of temporary files to attempt to 
32.      generate.  The maximum total number of temporary file names that 
33.      can exist for a given template is 62**6.  It should never be 
34.      necessary to try all these combinations.  Instead if a reasonable 
35.      number of names is tried (we define reasonable as 62**3) fail to 
36.      give the system administrator the chance to remove the problems.  */  
37. #define ATTEMPTS_MIN (62 * 62 * 62)  
38.   
39.   /* The number of times to attempt to generate a temporary file.  To 
40.      conform to POSIX, this must be no smaller than TMP_MAX.  */  
41. #if ATTEMPTS_MIN < TMP_MAX  
42.   unsigned int attempts = TMP_MAX;  
43. #else  
44.   unsigned int attempts = ATTEMPTS_MIN;  
45. #endif  
46.   
47.   len = strlen (tmpl);  
48.   if (len < 6 || strcmp (&tmpl[len - 6], "XXXXXX"))  
49.     {  
50.       errno = EINVAL;  
51.       return -1;  
52.     }  
53.   
54. /* This is where the Xs start.  */  
55.   XXXXXX = &tmpl[len - 6];  
56.   
57.   /* Get some more or less random data.  */  
58.   {  
59.     SYSTEMTIME      stNow;  
60.     FILETIME ftNow;  
61.   
62.     // get system time  
63.     GetSystemTime(&stNow);  
64.     stNow.wMilliseconds = 500;  
65.     if (!SystemTimeToFileTime(&stNow, &ftNow))  
66.     {  
67.         errno = -1;  
68.         return -1;  
69.     }  
70.   
71.     random_time_bits = (((unsigned long long)ftNow.dwHighDateTime << 32)  
72.                         | (unsigned long long)ftNow.dwLowDateTime);  
73.   }  
74.   value += random_time_bits ^ (unsigned long long)GetCurrentThreadId ();  
75.   
76.   for (count = 0; count < attempts; value += 7777, ++count)  
77.     {  
78.       unsigned long long v = value;  
79.   
80.       /* Fill in the random bits.  */  
81.       XXXXXX[0] = letters[v % 62];  
82.       v /= 62;  
83.       XXXXXX[1] = letters[v % 62];  
84.       v /= 62;  
85.       XXXXXX[2] = letters[v % 62];  
86.       v /= 62;  
87.       XXXXXX[3] = letters[v % 62];  
88.       v /= 62;  
89.       XXXXXX[4] = letters[v % 62];  
90.       v /= 62;  
91.       XXXXXX[5] = letters[v % 62];  
92.   
93.       fd = open (tmpl, O_RDWR | O_CREAT | O_EXCL, _S_IREAD | _S_IWRITE);  
94.       if (fd >= 0)  
95.     {  
96.       errno = save_errno;  
97.       return fd;  
98.     }  
99.       else if (errno != EEXIST)  
100.     return -1;  
101.     }  
102.   
103.   /* We got out of the loop because we ran out of combinations to try.  */  
104.   errno = EEXIST;  
105.   return -1;  
106. }  

10. 将caffe的源文件添加到工程中

将D:\CODE\CXX\caffe-dev\src\caffe路径下除了test文件中的所有源文件添加到工程中，如果想要跑一些测试代码，也可以把test中的源文件加进去

将D:\CODE\CXX\caffe-dev\include\caffe\proto下的caffe.pb.cc添加到工程中

将D:\CODE\CXX\caffe-dev\tools下的caffe.cpp添加到工程中 

11. 修改一些代码

在include/caffe/common.hpp中添加#include <direct.h>

在include/caffe/util/io.hpp中添加#include "mkstemp.hpp"，并将close函数替换为_close，将char* mkdtemp_result = mkdtemp(temp_dirname_cstr);替换为errno_t mkdtemp_result = _mktemp_s(temp_dirname_cstr, sizeof(temp_dirname_cstr)); 

将bnll_layer.cu中的const float kBNLL_THRESHOLD = 50.;修改为#define kBNLL_THRESHOLD 50.

将util/db.cpp中的mkdir(source.c_str(), 0744)修改为_mkdir(source.c_str())

将util/io.cpp中的open函数替换为_open，close函数替换为_close

将util/io.cpp中ReadProtoFromBinaryFile函数中的int fd = open(filename, O_RDONLY);替换为int fd = open(filename, O_RDONLY | O_BINARY);

在util/math_functions.cpp中添加

[cpp] view plain copy

1. #define __builtin_popcount __popcnt   
2. #define __builtin_popcountl __popcnt  

在common.cpp中添加#include <process.h>

将pid = getpid();替换为pid = _getpid(); 这里本来有个笔误，谢谢dongb5lz的提醒

注释掉::google::InstallFailureSignalHandler();

将solver.cpp中的snprintf函数替换为sprintf_s

【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows快速配置教程首先来一波地址： happynear大神的第三方caffe：http://blog.csdn.net/happynear/art

    

【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows高速配置教

首先来一波地址：

happynear大神的第三方caffe：

Neil Z大神的第三方caffe：https://initialneil.wordpress.com/2015/01/11/build-caffe-in-windows-with-visual-studio-2013-cuda-6-5-opencv-2-4-9/

caffe提供Windows工具包(caffe-windows)：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows   百度云下载地址：链接： 密码：phf3

微软提供Windows工具包(caffe-master)：https://github.com/Microsoft/caffe    百度云下载地址：链接： 密码：ith0

我使用的是微软官方提供的链接，基本上与caffe官网上提供安装包差不多，具体区别没有细看，这个caffe无需配置第三方库的环境变量，直接就可以自动下载所需要的库，包含opencv和boost等。

【注】VS2012的也有人写过，自行参考。此版严格只支持VS2013。此版本无需配置任何第三方环境哦，因为在项目属性里面都已经包含进去了，非常方便。如果出现了一些文件打不开或者其它问题，第一可能是VS自身问题，第二可能你配置过其它caffe，修改过环境变量，导致找不到头文件之类的。

第一步

下载caffe官网提供的工具包，复制Windows下CommonSettings.props.example，后缀改为CommonSettings.props，如下：

第二步

由于我电脑无GPU，所以修改复制过来的CommonSettings.props配置文件（这里还可以根据需要设置MATLAB或者Python的借口，不过我打算学习C++下的caffe编写，所以没有配置这两种接口）：

第三步

双击Windows下的caffe.sln，在VS2013中生成解决方案：

【注】里面的caffe.managed和predict 是我自己写的测试项目，其它的才是官网自动生成的哈~~~ :->

然后会弹出一个窗口，Nuget所需要的第三方库，可能会未响应，慢慢等吧。如果出现无法连接的那个问题，说明IP ping不过去，直接把问题复制到网上搜，有解决方法。

第四步

当下载完毕第三方库，你的caffe-Windows并列文件夹下会有一个第三方库的文件夹

【注】caffe-windows和caffe-master对caffe.cpp编译以后下载的第三方库都是十六个文件夹。

最好核对一下文件，免得没下载完就被你关掉了。

这个时候，当下载完毕，VS仍在继续执行生成任务，最终可能失败，原因下面会提示说无法打开libcaffe.lib之类的error。解决方法是直接对libcaffe重新生成，或者直接生成一次

当这个文件生成成功以后，重复一下上一步，对所有文件再重新生成一下，这时候应该不会出现libcaffe.lib无法打开的错误了。

【PS】如果出现windows.h之类的错误，请自行解决，初步断定是VS编译器的环境变量没有配置好，或者版本安装出现过问题，建议重装系统，安装官方版VS2013

第五步

设置一下运行项，解决方案'caffe'->属性

或者下面直接单启动项目是caffe也行，不过最好改一下，原因相信玩过VS的都清楚，如果是单启动项目，不管你运行什么，他都会只运行这个单启动项目设置的源文件

第六步

运行caffe.cpp，直接双击打开caffe.cpp，然后ctrl+f5直接编译，出现如下命令窗口说明编译成功

【PS】这个其实告诉你了如何调用caffe.exe去训练你的模型

在下一篇博客中会介绍cifar的训练实例。

2楼hh1064284609前天 23:34你好，请问NugetPackages第三方库应该放在caffe-Windows下吗，我发现caffe.cpp找不到里面的头文件。而且楼主用的应该是微软提供的工具包而不是caffe官网的，里面少了2个文件夹Re:zb1165048017前天 09:10回复hh1064284609n谢谢指正，我刚才看了一下，的确是微软提供的。不过我电脑上也安装过caffe官方提供的版本链接，生成NugetPackages里面也是总共有十六个文件夹，你的caffe.cpp找不到哪个头文件，要不行就手动添加一下库目录或者附加包含目录1楼Gargan3天前 13:40谢谢！Re: zb1165048017前天 20:06回复Gargann共同学习哈，嘿嘿

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