win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装

win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装

caffe（cpu版本）+ pytorch 共建环境安装

1. 预安装环境：

win10 64位

vs2015 community (社区版）

anaconda 4.10.1

2. 后续软件安装：

1) cmake 安装：

下载网址：Index of /files/v3.16https://cmake.org/files/v3.16/

下载cmake-3.16.8-win64-x64.msi文件，双击一步步安装，并将文件路径：D:cmake 和D:cmakebin 添加到环境变量中。

2) 安装cuda +cudnn: cuda_11.1.0_456.43_win10.exe, cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30.zip

3. 资源下载：

1）caffe-windowsGitHub - BVLC/caffe at windowsCaffe: a fast open framework for deep learning. Contribute to BVLC/caffe development by creating an account on GitHub.https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

2) 依赖包libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar.bz2（Version 1.1.0）：Releases · willyd/caffe-builder · GitHubCMake build scripts to automate building the Caffe library and its dependencies. - Releases · willyd/caffe-builderhttps://github.com/willyd/caffe-builder/releases

4. caffe 安装配置（需在虚拟环境中首先安装： conda install scikit-image=0.13.0，conda install matplotlib=2.0.2，conda install pyyaml=3.13，conda install graphviz=2.38，conda install pydotplus=2.0.2）

1）将依赖包解压后放置到路径：C:Users电脑的用户名（例如：xinxin）.caffedependencies 下

2） 打开Anaconda prompt, 新建python3.5环境：conda create -n caffetorchpy35 python=3.5, 并将路径：D:anacondaenvscaffetorchpy35，D:anacondaenvscaffetorchpy35scripts，D:anacondaenvscaffetorchpy35Librarybin，添加到环境变量中。

3）解压下载的caffe-windows.zip文件，并将文件夹caffe-windows重命名为caffe, 然后复制到路径：D:anacondaenvscaffetorchpy35Libsite-packages 下。

4）用Spyder或者记事本打开路径：D:anacondaenvscaffetorchpy35Libsite-packagescaffescripts 下的build_win.cmd文件，修改大的if...else里的else部分（因为电脑上没有DEFINE了APPVEYOR，就直接从else后面开始看了，AppVeyor 好像是用来实现实现 GitHub 托管项目自动化集成的），修改后的部分如下图所示：

 其中的红色方框是新添加的内容。

5）用Spyder或者记事本打开路径：D:anacondaenvscaffetorchpy35Libsite-packagescaffecmake 下的 WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake 文件，注释掉下载依赖包部分的内容，注释的内容如下图所示：

 6) 打开Anaconda prompt, 激活新建的虚拟环境：conda activate caffetorchpy35, 并切换到目录：cd /d D:anacondaenvscaffetorchpy35Libsite-packagescaffescripts, 然后输入命令：build_win.cmd, 回车，开始编译。

7） 打开Caffe.sln编译：

用vs2015打开目录：D:anacondaenvscaffetorchpy35Libsite-packagescaffescriptsbuild下的Caffe.sln文件，分别设置Debug和Release，及x64, 编译ALL_BUILD成功后, 显示如下图（Release情形）：

5. pytorch 安装配置

打开Anaconda prompt, 激活新建的虚拟环境：conda activate caffetorchpy35：输入如下命令：

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

后，回车，开始安装

6. 验证：caffe 和 pytorch 

1）打开Anaconda prompt, 激活新建的虚拟环境：conda activate caffetorchpy35

2） 进入python交互式界面：输入python

3）输入import caffe，显示出python的输入符号：>>>, 则表示caffe安装成功。

4）命令1：import torch ，若没有输出错误，则证明安装成功

    命令2：torch.cuda.is_available()，若输出：True，则说明GPU驱动和CUDA可以支持pytorch计算

至此，anaconda + caffe（cpu版） + pytorch + python3.5共存环境配置完成。