Windows7下安装Caffe(GPU)：试了很久的失败版本（可参考）

这是个失败的版本，既然记录下来了，就保留下来，总体来说没错，只是可能CUDA版本不合适。

可以参考下。

一. 安装CUDA

1. 下载 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

2. 正常安装

出现这个问题。。不懂。。我还是继续了

后来大概弄懂了：

首先，CUDA不是驱动，这里的“This graphics driver"让我以为CUDA是显卡驱动，坑爹，其实应该是CUDA里面自带了驱动程序，这个驱动程序不适合我的显卡（GTX 1060），因此上面说如果建议我保留自己的显卡驱动，也就是继续安装时不要安装CUDA带来的显卡驱动。

于是继续：

发现确实电脑自己的版本还更新，就把显卡驱动勾去掉，再继续安装，一路默认下去。

3. 添加环境变量：

安装完毕后，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0. 

CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 

CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin 

CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\x64 

CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

然后，在系统变量PATH 的末尾添加：

;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

4. 重启电脑

二. VS2013与CUDA关联（不知道这步是有什么用，CUDA里面的Sample用VS打开都可以直接运行，都不用关联）

1. 新建win32控制台程序-空项目

2. 右键 源文件，新建CUDA源文件：

3. 右键项目->生成依赖项->生成自定义，勾选CUDA8.0***选项：

4. 右键项目->属性->配置属性->VC++目录，添加以下两个包含目录：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include 

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\inc

再添加两个库目录：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64

5.右键项目->属性->配置属性->链接器->常规->附加库目录，添加

$(CUDA_PATH_V8_0)\lib\$(Platform)

6. 右键项目->属性->配置属性->链接器->输入->附加依赖项， 添加

cublas.lib

cublas_device.lib

cuda.lib

cudadevrt.lib

cudart.lib

cudart_static.lib

cufft.lib

cufftw.lib

curand.lib

cusparse.lib

nppc.lib

nppi.lib

npps.lib

nvblas.lib

nvcuvenc.lib

nvcuvid.lib

OpenCL.lib

注意：这里后来把nvcuvenc.lib删掉了，否则一直出错。

7. 右键之前创建的源文件，点击属性，选择项类型 CUDA C/C++：

8. 打开配置管理器（运行按钮旁边下拉框），选择X64平台

9. 测试代码：

/** * addition: C = A + B. * * This sample is a very basic sample that implements element by element * vector addition. It is the same as the sample illustrating Chapter 2 * of the programming guide with some additions like error checking. */

#include <stdio.h>

#include <iostream> // For the CUDA runtime routines (prefixed with "cuda_")

#include <cuda_runtime.h>

/** * CUDA Kernel Device code * * Computes the vector addition of A and B into C. The 3 vectors have the same * number of elements numElements. */

__global__ void Add(int a, int b, int *c) {

*c = a + b;

}

int main() {

int c;

int *devc;

cudaError_t err = cudaSuccess;

err = cudaMalloc((void **)&devc, sizeof(int));

if (err != cudaSuccess) {

fprintf(stderr, "Failed to allocate device vector A (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(err));

exit(EXIT_FAILURE);

}

Add << <1, 1 >> >(2, 7, devc);

err = cudaMemcpy(&c, devc, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

if (err != cudaSuccess) {

fprintf(stderr, "Failed to allocate device vector A (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(err));

exit(EXIT_FAILURE);

}

printf("2+7=%d\n", c);

cudaFree(devc);

system("pause");

return 0;

}

三. 安装配置Caffe

1. 下载Caffe和第三方包

2015/02/25 微软制作了一个caffe的windows版：

https://github.com/yyz051/caffe-windows

第三方：

http://pan.baidu.com/s/1bSzvKa

解压后放在Caffe里的3rdparty文件夹里

2. 将3rdparty/bin添加到环境变量PATH中

3. 运行./src/caffe/proto/extract_proto.bat批处理文件来生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc两个C++文件，和caffe_pb2.py这个python使用的文件。

4. 打开./buildVS2013/MainBuilder.sln，打开之后切换编译模式至Release X64模式，如果现实加载失败，可能是CUDA版本不一致，用记事本将各个文件夹下的.vcxproj文件里的CUDA版本号换成自己的版本号。（搜索7.5, 全部替换成8.0）

5. 之后编译出错：有很多类似的错误

error: function “atomicAdd(double *, double)” has already been defined

查找原因估计是CUDA版本问题，还是用7.5版本。。这个笔记--卒