Windows Caffe GPU安装与Py-Faster R-CNN教程

本篇文章是关于在Windows 7/10 64位系统上安装和配置Caffe深度学习框架，特别关注GPU支持，以及如何与VS2013、Anaconda2、OpenCV2和py-faster rcnn集成，以实现模型的运行和训练。以下是一些关键步骤和注意事项： 1. **安装环境**： - 首先，确保安装了Visual Studio 2013，因为后续步骤依赖于它。由于VS2013的C++编译器缺失，可能需要手动添加。安装过程中注意可能出现的错误，并确保安装成功。 2. **GPU配置**： - 对于GPU的支持，推荐至少GTX965级别的显卡，这里以GTX1060为例。更新显卡驱动至最新版本，并在NVIDIA官网上下载CUDA 8.0。安装时关闭杀毒软件，以防冲突。 - 在安装完成后，确认CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0环境变量已设置或自定义添加。还需创建其他与CUDA相关的环境变量。 3. **Anaconda2和OpenCV2安装**： - 接下来，安装Anaconda2科学计算平台，这是Caffe与Python交互的基础。同时，安装OpenCV 2.4.9，这两个库在深度学习项目中常被用于图像处理和计算机视觉。 4. **Caffe安装与配置**： - 选择并下载适合的GPU版本的Caffe，这通常涉及到安装指南中的特定步骤。安装过程中，确保与Anaconda2的Python接口正确连接，以便后续使用py-faster rcnn。 5. **py-faster rcnn**： - py-faster rcnn是一个基于Caffe的深度学习对象检测工具。文章指导如何跑通py-faster rcnn，这涉及模型的配置和执行，以及可能遇到的问题和解决方法。 6. **训练过程**： - 文章提供了一个完整的流程，包括如何训练自己的数据集，以及如何使用labelImg-master这个数据集标注工具来准备训练数据。 7. **注意事项**： - 安装过程中，务必遵循教程中提到的版本建议，如VS2013、CUDA和cudnn的具体版本，避免因不兼容导致的问题。 - 关闭杀毒软件可能有助于某些安装步骤的顺利进行，但也要谨慎操作，确保安全。 总结起来，本文档提供了一个详尽的步骤指南，旨在帮助用户在Windows平台上安装和配置Caffe，尤其是涉及GPU加速和与py-faster rcnn的集成，适合有一定基础的开发者或研究人员使用。在遇到问题时，作者提供的QQ客服联系方式可以帮助用户及时解决可能遇到的技术难题。