win10 caffe GPU配置注意點

1、cuda安裝注意點：

2、cudnn安裝：

3、caffe的配置檔案修改

開啟windows中caffe的配置檔案，修改部分**：

false #如果只是有cpu則將此修改為true,下一行修改為false true #使用gpu則正好相反，並將下一行的版本號改為自己電腦中的版本號

9.1

e:\cuda_tool\cudnn_v5.0 #此處放置cudnnv5.0解壓後資料夾的位址

4、python介面配置

修改配置檔案

true #如果要使用python介面這將這裡修改為true
...        d:\program files\python27   #這裡放的是python.exe檔案所在的位址
$(pythondir)\libs;$(librarypath)
$(pythondir)\include;$(includepath)

將caffe下的windows資料夾下的caffe.sln檔案使用vs2013開啟，然後生成解決方案。將解決方案中生成的檔案中找到pycaffe（e:\caffe-master\build\x64\release\pycaffe）,並將此資料夾下的caffe賦值到python所在位置的site-packge（d:\program files\python27\lib\site-packages）

version =vs版本號，例如使用vs2013，則version = 12.0。

5、使用convert_mnist_data.exe時出現的問題

2、在編寫系統批處理檔案的時候注意檔案格式保持一致

3、之前照著網上的教程編寫批處理檔案，一直出現convert_mnist_data.exe無法開啟檔案的錯誤

..\..\build\x64\release\convert_mnist_data.exe train-images.idx3-ubyte train-labels.idx1-ubyte..\..\examples\mnist\mnist_train_lmdb echo. ..\..\build\x64\release\convert_mnist_data.exe t10k-images.idx3-ubyte t10k-labels.idx1-ubyte ..\..\examples\mnist\mnist_test_lmdb #出現錯誤

pause

出現上述錯誤的原因：

..\..\build\x64\release\convert_mnist_data.exe     #這就是執行出錯的原因，需要將它改為絕對路徑

如下所示：

c:\caffe-windows\build\x64\release\convert_mnist_data.exe

win10 caffe GPU配置注意點

win10下caffe gpu使用問題總結

win10彙編環境配置

win10 配置g 環境

win10 caffe GPU配置注意點

win10下caffe gpu使用問題總結

win10彙編環境配置

win10 配置g 環境

相關推薦