Win7环境下搭建Caffe+GPU开发教程

"该文档详细介绍了如何在Windows 7环境下搭建Caffe深度学习框架，并结合GPU进行开发。主要步骤包括GPU环境的准备、Caffe工程的编译等关键环节。" 在搭建Caffe GPU环境的过程中，首先需要安装CUDA 7.5。CUDA是NVIDIA推出的用于加速计算的应用程序接口，它允许开发者直接利用GPU的并行计算能力。可以从NVIDIA的官方网站下载对应版本的CUDA安装包。在下载完成后，按照指示进行安装。 接着，需要下载cuDNN (Convolutional Neural Network library) v5.0，这是一个针对深度神经网络的库，尤其加速卷积操作。下载cuDNN的zip文件，解压后将包含的bin、include和lib三个文件夹复制到CUDA的安装目录下的相应子目录中，与原有的文件夹合并，以确保CUDA能识别和使用cuDNN。 接下来，进入Caffe的编译阶段。首先，从官方获取Caffe的Windows版本并解压，找到文件夹`caffe-master/windows`。复制`CommonSettings.props.example`文件并重命名为`CommonSettings.props`，这是用来配置编译环境的文件。使用Visual Studio 2013打开此文件，根据自己的系统配置进行必要的设置。 然后，打开Caffe的解决方案文件`Caffe.sln`，将解决方案配置改为Release模式。依次编译`libcaffe`、`caffe`和`pycaffe`。在编译`libcaffe`前，应将其设为启动项目。由于Caffe使用NuGet管理依赖，首次编译可能较慢，可以考虑手动下载依赖并指定本地路径以加快速度。 `libcaffe`编译成功后，通过设置解决方案属性，将`caffe`设为启动项目并开始编译。待`caffe`编译完成后，再将`pycaffe`设为启动项目，同时确保已将Python的头文件和库文件路径添加到编译路径中。最后，通过“生成”菜单的“生成解决方案”选项，编译整个项目，所有生成的文件将位于`\Build\x64\Release`目录下。 总结来说，搭建Win7+Caffe+GPU开发环境涉及的关键步骤包括：安装CUDA 7.5和cuDNN，配置Caffe的编译环境，以及在VS2013中编译libcaffe、caffe和pycaffe。完成这些步骤后，就可以在Windows 7系统上利用GPU运行Caffe进行深度学习的训练和推理。