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Windows Caffe

这是一个测试版本，我已经将ssd的Linux版本移植到Windows平台

This branch of Caffe ports the framework to Windows.

Travis Build Status Travis (Linux build)

Build status AppVeyor (Windows build)

Update: 这个分支不是活跃的主分支。 请选择 this 得到更多的Windows支持。

Windows Setup

必需

  • Visual Studio 2013 or 2015
  • CMake 3.4 or higher (Visual Studio and Ninja generators are supported)

可选择的依赖

  • Python for the pycaffe interface. Anaconda Python 2.7 or 3.5 x64 (or Miniconda)
  • Matlab for the matcaffe interface.
  • CUDA 7.5 or 8.0 (use CUDA 8 if using Visual Studio 2015)
  • cuDNN v5

We assume that cmake.exe and python.exe are on your PATH.

配置和构建caffe

在Windows上开始使用caffe的最快方法是通过在cmd提示符下执行以下命令（我们使用C：\ Projects作为其余指令的根文件夹,文件夹可以自定义修改）：

C:\Projects> https://github.com/runhang/caffe-ssd.git
C:\Projects> cd caffe-ssd
:: Edit any of the options inside build_win.cmd to suit your needs
C:\Projects\caffe> scripts\build_win.cmd

The build_win.cmd script 将会下载依赖，创建Visual Studio工程文件(或者ninja构建文件)和构建Release配置。默认情况下，所有必需的DLL文件将被复制（或者尽可能硬链接）在二进制文件所在文件夹下。 如果要禁用此选项，可以通过更改命令行选项-DCOPY_PREREQUISITES = 0。 预构建库还提供了一个prependpath.bat批处理脚本，可以临时修改“PATH”环境变量，以使所需的DLL可用。

下面是一个更完整的一些参与建设咖啡的步骤的描述。

安装caffe依赖

默认情况下，CMake将会自动去下载一个依赖库。如果你觉得网络太慢，可以进入scripts文件夹，用编辑器打开download_prebuilt_dependencies.py。然后，你就发现了依赖库的的下载地址，这里我选的是v140版本的py3.5依赖库。

地址链接：

('v120', '2.7'):点击链接下载， ('v140', '2.7'):点击链接下载， ('v140', '3.5'):点击链接下载.

下完依赖包，然后在caffe目录下，新建一个名为“build”的文件夹，然后再把我们下好的依赖包解压。解压完后，是一个libraries文件夹，然后把\libraries\bin,\libraries\lib,\libraries\x64\vc14\bin三个的绝对路径添加到环境变量里面。当然也可以直接将压缩包复制到“C:\Users\自己用户名.caffe\dependencies\download”文件夹下，将“自己的用户名”修改为你自己的用户名即可

Use cuDNN

要使用cuDNN，最简单的方法是将cuda文件夹的内容复制到CUDA工具包安装目录中。 例如，如果您安装了CUDA 8.0并下载了cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip，则应将“cuda”目录的内容复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。 或者，您可以定义CUDNN_ROOT缓存变量来指向您解压缩cuDNN文件的位置，例如C:/Projects/caffe/cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1/cuda。 例如，scripts/build_win.cmd 中的命令将成为：

cmake -G"!CMAKE_GENERATOR!" ^
      -DBLAS=Open ^
      -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=%CMAKE_CONFIG% ^
      -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=%CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS% ^
      -DBUILD_python:BOOL=%BUILD_PYTHON% ^
      -DBUILD_python_layer:BOOL=%BUILD_PYTHON_LAYER% ^
      -DBUILD_matlab:BOOL=%BUILD_MATLAB% ^
      -DCPU_ONLY:BOOL=%CPU_ONLY% ^
      -DCUDNN_ROOT=C:/Projects/caffe/cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1/cuda ^
      -C "%cd%\libraries\caffe-builder-config.cmake" ^
      "%~dp0\.."

另外，你也可以使用cmake-gui.exe。

构建仅仅使用CPU支持

如果未安装CUDA，Caffe将默认为CPU_ONLY构建。 如果您安装了CUDA，但想要一个仅构建CPU，则可以使用CMake选项-DCPU_ONLY = 1。

Using the Python interface

推荐的Python发行版是Anaconda或Miniconda。 要成功构建python接口，您需要添加以下conda配置：

conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels willyd

安装以下包:

conda install --yes cmake ninja numpy scipy protobuf==3.1.0 six scikit-image pyyaml pydotplus graphviz

当然，这些配置已经定义在build_win.cmd了。 Python安装默认是建立Python接口和Python层的。如果你想禁用Python接口或Python层，可以分别使用cmake选项- dbuild_python_layer = 0和- dbuild_python = 0。

Using the MATLAB interface

按照上述步骤和使用 - dbuild_matlab=on。改变你的MATLAB C:\Projects\caffe\matlab并运行下面的命令来运行测试：

>> caffe.run_tests()

Further Details

Refer to the BVLC/caffe master branch README for all other details such as license, citation, and so on.