您的位置:首页 > Web前端

深度学习系列:win10 搭建caffe tensorflow keras(GPU全基础篇)

2018-01-29 16:27 459 查看
因为要做深度学习,所以自己就搭了一个GPU版的工作平台,因为没人指导,全部从0开始,之前就有人说装caffe一开始最好装CPU版,因为一开始上手GPU,安装过程可能就会让你直接放弃。

诚不我欺,前后用了两三天,重装了几次系统(强迫症使然),终于搞好了,特地分享。

我用的python3,所以基于python2的可以跳过这篇文章

A.先来安装最难的Caffe

安装需要的软件清单如下:

1.VS2015社区版

2.Cuda 8.0

3.Cudnn 8.0

4.python 3.5(最好3.5,想用3.6安装的可以参考我另外一篇博客,但是运行还是会出各自问题)

5.Anaconda (对应python3.5的版本,当然可以搭建多个python环境,可自行百度)

6.Cmake

7.Git

一.VS2015的安装

社区版即可,可以网上搜一下。

主要就是一开始每次都是选择默认值,导致安装后占用内存过大,同时可能还是缺少环境搭建的必要组件,所以,在安装时选择:自定义。

选择功能:

编程语言:

Visual C++

对只勾选一个就可以了,其他都不需要。



下一步,显示安装的应该时如下:



只要安装上面那些东西就可以了,如果你有别的需要可以自行选择。

二.添加路径

安装完VS2015后,安装Git、Cmake,python和Anaconda,有添加Path的选项都勾上,一路Enter就行了。之后就可以安装Cuda 8.0了,同样可以选择自定义安装,只要装第一个cuda就可以了,剩下三个可以不用选。

接着下载Cudnn,解压后,把里面的文件三个文件夹lib,bin,include复制到Cuda的安装目录中的\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0中,替换里面之前的文件夹。

之后在你的环境变量里,应该有cmake\bin文件夹的path,没有就加一下;cuda的path,路径是安装路径里的\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0;然后再把\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0里的bin和lib\x64也分别添加到path,还有一个Cudnn解压文件夹的路径下cuda\bin也加入Path(这个我不知道必不必要,大家可以尝试不添加看看)。

当然,python和Anaconda的path一定要用。

三.安装Caffe

首先,在BVLC上以git的方式下载caffe:

调出系统的运行(win+R,输入cmd后,Enter)

输入git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

然后:输入cd caffe

再次:输入git checkout windows

好了,到这里先别急着关

找到刚刚得到的caffe文件夹,我的在这里:C:\Users\Administrator\caffe,进入scripts文件夹,有一个build_win.cmd的文件,用文本编辑器打开,进行如下更改:

首先:



之后:



更改主要时关闭只用CPU运算和使用ninja,同时把python支持打开,设置为3,以及设置Anaconda的位置。

好了,改好之后保存。

回到运行窗口,输入scripts\build_win.cmd

或者shift+右键,调出powershell,把文件拖进去,等待加载编译就行了。

其中在运行时,可能会出错,是程序在下载一个文件libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar时出错,大家可以去这里下载:http://download.csdn.net/download/hanzy88/10229767

下载后放在制定文件夹内,我的是C:\Users\Administrator.caffe\dependencies\download文件夹内(压缩文件),解压到download同级文件夹里。

重新加载编译一次,如果出错删除scripts目录下bulid中所有文件,重新加载scripts中的build_win.cmd,否则一直错在同一个地方(每一次更改变动,最好都要删除build文件里的所有文件)。

至此,重新加载编译应该都没有问题,没有报错就是安装成功了。

B. 之后,安装tensorflow

如果你安装好了Caffe,那么安装tensorflow和keras就很简单了。

由于安装的是Cuda是8.0版本,所以同样不能用最新的tensorflow

需要下载以下版本: tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

大家也可以上百度云下载:http://pan.baidu.com/s/1o77WBe6(感谢分享的博主)

从开始菜单中打开Anaconda Prompt,输入:pip install c:\Users\Luoge\Downloads\tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

然后,等待安装完成就好了。

C.安装Keras

保持网络连接,从开始菜单中打开Anaconda Prompt,输入:pip install keras

回车,安装就开始了,它会顺带把Theano也给安装上,但是这里安装的Theano版本比较老,是Theano-0.8.2。我们使用tensorflow作为后端,而不是theano,所以不用理会它,让它装上就好了。

测试tensorflow和Keras是否安装成功:

从开始菜单中打开Anaconda Prompt,在命令行中输入:python,再输入:

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

a = tf.constant(10)

b = tf.constant(22)

print(sess.run(a + b))

如果正确打印出结果32,不报错,说明tensorflow安装成功。

再输入:import keras

若不报错,说明安装成功。

感谢以下三位博主分享:

https://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0

http://blog.csdn.net/bskfnvjtlyzmv867/article/details/60959099

http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: