Windows 10 + VS2013 + CUDA9.2 安装 Caffe

为了方便，在自己的电脑上又安装了一遍 Caffe，过程十分痛苦，特此留念。

在正式开始之前，请先确保电脑有安装 Visual Studio 2013，git, 和 protoc 2.6.1，这些对于Caffe的安装很关键，稍有版本不对，可能就会报错。

1. 下载&安装 CUDA 9.2

建议下载跟自己GPU匹配的CUDA版本。
CUDA 9.2 下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
这一步是可以接受的，按照提示操作就好。

2. 下载 cuDNN

• 首先打开此链接：https://developer.nvidia.com/cudnn
• 打开"Download cuDNN" 按钮；
• 没有账号的点击 “Join” 注册，有账号的点击 “Login” 直接登陆；
• 登陆完成后，出现一个按钮"I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement"，点击它，下载链接即在下方显示；
• 可点击下方 “Archived cuDNN Releases”，进入所有的cuDNN 版本页面去下载，一定要选择跟CUDA版本匹配的cuDNN，否则容易出错；
• 鉴于后面Caffe的问题，我点击下载的是 “Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0” 此链接，此版本的cuDNN 对CUDA9.2 也可以接受；
• 至此cuDNN就下载好了，下面的操作也很重要，解压缩cuDNN压缩文件，好好收藏到某个路径下（比如D:\cuDNN\，后面要用），然后打开“.\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1\cuda”即看到三个文件夹，分别是 bin, include, lib。
• 将这三个文件夹复制，并粘贴到"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2"目录下，此目录为CUDA文件目录，也包括同名的三个文件夹，直接替换掉它们。
• cuDNN 的安装就OK了。

3. 下载 Caffe

网上有各种不同版本的Caffe，我下载安装的是Microsoft版本的Caffe。

• 命令行打开想要保存Caffe文件的本地文件夹，比如D:\Caffe;
• 然后在命令行输入 git clone https://github.com/Microsoft/caffe.git
• clone 完成后，即可在此文件夹下看到所有Caffe的文件；
• 进入 “.\caffe\windows” 后，看到下面有个文件叫 “CommonSettings.props.example”，把它复制一份，名字改为 "CommonSettings.props"即可。
• 打开后可看到很多信息，我们要做如下更改：

首先，将<CudaVersion>后面的数字改为9.2（我们下载的CUDA版本）；
其次，我也不需要Python和Matlab，所以将<PythonSupport>和<MatlabSupport>后面仍未false;
再次，将<CudaArchitecture>后面的架构改为 "compute_52,sm_52;compute_60,sm_60"对应CUDA的版本；
最后，将<CuDnnPath>后面的路径设为cuDNN文件夹的存放路径，请注意上面的提示<!--cuDNN 4 and 5 are supported -->，这就是为什么没下载最新版本的cuDNN的原因，否则会出错。至此，保存文件，结束（其它的都不要动）。

VS2013 编译

操作完上面的步骤后，用VS2013打开 "caffe\windows"下的 “Cafffe.sln” 文件。并做如下改动：

1. 将此处改为Release，不用Debug模式；
   

2. 右键点击选中的 caffe 和 libcaffe 工程，再点击最下方的“属性”，会出现如下图所示的“属性页”，将“配置”中改为 “Release” 和 “x64”。在“平台工具集”中，设为 “Visual Studio 2013(v120)”;

3. 在 "C/C++"属性中，把“将警告视为错误”设为“否(/WX-)”，完成后点击"OK"退出。

4. 右键 caffe 和 libcaffe 工程，点击“生成”，即可等待编译结果。如果编译通过，在 “caffe\Build\x64\Release”下回看到 “caffe.exe” 可执行文件，这就表示编译好了。