如何在VS2013配置CUDA，并编译生成DLL

项目属性-配置属性-常规-MFC的使用-使用标准Windows库（不用MFC）

然后，C/C++-代码生成-运行库-多线程/MT或者多线程调试/MTd

带d的是链接调试版本，DEBUG项目选/MTd，Release项目选/MT

如果使用MFC，在MFC的使用中设置静态、动态链接，代码生成中必须使用<从上级继承>

文件，新建，项目，控制台项目，下面输入名称，位置（项目所在路径）确定，下一步，完成会生成一个以你名称作名字的文件把之下的都删除了，写你自己代码保留然后，文件保存，保存下来这时候，调试就不是灰的了是编译设断点是启动调试逐过程执行逐语句执行默认是语法如果想切换成纯语法项目属性配置属性高级，编译为选就可以了

1.配置环境

我在自己的笔记本配置的caffe，配置的环境为：Windows 7 64位 + cuda6.5 + Opencv2.49 +VS2013。假设在配置caffe之前，你已经准备好这些。

本文中将给出一些编译好的依赖库，如果你也是用的Windows 7 64位+VS2013，可以直接使用。

2.准备依赖库

在Windows下配置caffe，一个很主要的问题就是依赖库的编译。不像在Ubuntu下那么方便，在Windows下，依赖库都需要使用vs2013进行编译才能使用。下面我将介绍caffe需要的依赖库（如果你也是win7 64位+VS2013，可以直接使用我提供的依赖库）。

2.1 boost

boost可以下载源码进行编译，也可以直接下载安装文件。我使用的是后者，方便、快捷。

我使用的是：boost_1.56_0-msvc-12.0-64.exe

注意下载适合你的配置环境的boost版本即可。

下载完毕，双击运行安装文件即可。

2.2 Glog+Gflag+Protobuf+LevelDB+HDF5+LMDB+Openblas

这一部分的很多都是谷歌的开源库，不容易下载（你懂的）。所以我使用的是Neil Z. SHAO‘s Blog

提供的编译好的。

下载完，解压得到3rdparty文件夹。在下一段将会用到。

3.建立caffe工程

准备好了caffe需要的依赖库和环境之后，下面就可以建立caffe的vs项目，进行编译了。

3.1 下载caffe源码

可以从caffe的github主页下载源码。

下载地址：Caffe’s GitHub

解压文件，假设caffe源码所在目录为CAFFE_ROOT。

3.2 准备项目需要的依赖库和系统环境变量

经过上一阶段的准备，caffe项目所需的依赖库都已经准备好。

1.首先设置系统环境变量(以我的为例):

CUDA_PATH_V6_5 安装好cuda6.5之后，会自动添加环境变量CUDA_PATH_V6_5

OPENCV_2_49 D:/Tools/opencv2.49/build/

BOOST_1_56 D:/Tools/boost_1_56_0

2.将3rdparty文件夹放到CAFFE_ROOT

3.3 用vs建立caffe项目

1.用VS2013在CAFFE_ROOT下建立 win32 console application，选择空项目。

将项目的平台由32位改为64位

2.修改项目属性

项目——属性——C/C++——常规——附加包含目录

添加：

../include

../src；

../3rdparty/include

../3rdparty

../3rdparty/include

../3rdparty/include/openblas

../3rdparty/include/hdf5

../3rdparty/include/lmdb

../3rdparty/include/leveldb

../3rdparty/include/gflag

../3rdparty/include/glog

../3rdparty/include/google/protobuf

项目——属相——VC++目录——包含目录

添加：

$(CUDA_PATH_V6_5)\include

$(OPENCV_2_49)\include

$(OPENCV_2_49)\include\opencv

$(OPENCV_2_49)\include\opencv2

$(BOOST_1_56)

项目——属性——链接器——常规——附加库目录

添加：

$(CUDA_PATH_V6_5)\lib\$(PlatformName)

$(OPENCV_2_49)\x64\vc12\lib

$(BOOST_1_56)\lib64-msvc-12.0

..\3rdparty\lib

项目——属性——链接器——输入——附加依赖项

debug添加：

opencv_ml249d.lib

opencv_calib3d249d.lib

opencv_contrib249d.lib

opencv_core249d.lib

opencv_features2d249d.lib

opencv_flann249d.lib

opencv_gpu249d.lib

opencv_highgui249d.lib

opencv_imgproc249d.lib

opencv_legacy249d.lib

opencv_objdetect249d.lib

opencv_ts249d.lib

opencv_video249d.lib

opencv_nonfree249d.lib

opencv_ocl249d.lib

opencv_photo249d.lib

opencv_stitching249d.lib

opencv_superres249d.lib

opencv_videostab249d.lib

cudart.lib

cuda.lib

nppi.lib

cufft.lib

cublas.lib

curand.lib

gflagsd.lib

libglog.lib

libopenblas.dll.a

libprotobufd.lib

libprotoc.lib

leveldbd.lib

lmdbd.lib

libhdf5_D.lib

libhdf5_hl_D.lib

Shlwapi.lib

gflags.lib

libprotobuf.lib

leveldb.lib

lmdb.lib

libhdf5.lib

libhdf5_hl.lib

release添加：

opencv_ml249.lib

opencv_calib3d249.lib

opencv_contrib249.lib

opencv_core249.lib

opencv_features2d249.lib

opencv_flann249.lib

opencv_gpu249.lib

opencv_highgui249.lib

opencv_imgproc249.lib

opencv_legacy249.lib

opencv_objdetect249.lib

opencv_ts249.lib

opencv_video249.lib

opencv_nonfree249.lib

opencv_ocl249.lib

opencv_photo249.lib

opencv_stitching249.lib

opencv_superres249.lib

opencv_videostab249.lib

cudart.lib

cuda.lib

nppi.lib

cufft.lib

cublas.lib

curand.lib

gflags.lib

libglog.lib

libopenblas.dll.a

libprotobuf.lib

libprotoc.lib

leveldb.lib

lmdb.lib

libhdf5.lib

libhdf5_hl.lib

Shlwapi.lib

3.4 编译caffe

配置好caffe项目的属性之后，下面就可以一步一步的编译caffe了。

3.4.1 编译./src中的文件

首先，将../src文件夹中的*.cpp文件添加到工程中。

依次编译每一个*.cpp文件。

1.编译blob.cpp

直接编译时会报错，缺少文件”caffe\proto\caffe.pb.h”

这个时候需要将proto.exe放到../3rdparty/bin文件夹

将GernaratePB.bat放在../scripts文件夹

运行bat脚本文件即可生成caffe.pb.h

然后就可以成功编译。

2.编译common.cpp

直接编译这个文件，会出现关于getid和fopen_s的错误。可通过如下步骤修改：

在代码前面添加：#include <process.h>

修改项目属性：项目——属性——C/C++——预处理器——预处理器定义

添加:_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

在代码中getid的位置进行如下修改：

#ifdef _MSC_VER

pid = getid()

#else

pid = _getid()

#endf

修改完毕之后，可以成功编译。

3.编译net.cpp

直接编译这个文件，会出现关于mkstep、close、mkdtemp的错误。需要进行如下修改：

在io.hpp头文件中添加：#include “mkstep.h”

在io.hpp头文件中，在close()的位置进行如下修改：

#ifdef _MSC_VER

close(fd)

#else

_close(fd)

#endif

在mkdtemp的位置进行如下修改：

#ifndef _MSC_VER

char* mkdtemp_result = mkdtemp(temp_dirname_cstr)

#else

errno_t mkdtemp_result = _mktemp_s(temp_dirname_cstr, sizeof(temp_dirname_cstr))

#endif

修改完毕，可以成功编译。

4.编译solver.cpp

直接编译会出现关于snprintf的错误，需要进行如下修改：

#ifdef _MSC_VER

#define snprinf sprintf_s

#endif

修改完毕，可以成功编译。

5.其他剩余的cpp文件也依次编译

3.4.2 编译./src/layers中的文件

将./src/layers中的所有的cpp和cu文件都添加到项目中。

右键点击cu文件，修改属性。

在bnll_layer.cu文件，进行如下修改：

float kBNLL_THRESHOLD = 50 ——>#define kBNLL_THRESHOLD 50.0

依次编译所有的文件。

3.4.3 编译./src/util中的文件

将./src/util中所有的文件添加到项目

1.在io.cpp中

修改ReadProtoFromBinaryFile函数

O_RDONLY ——>O_RDONLY | O_BINARY

在代码中进行如下修改：

#ifdef _MSC_VER

#define open _open

#endif

将close()改为_close()

2.在math_functions.cpp中

做如下修改：

#define __builtin_popcount __popcnt

#define __builtin_popcountl __popcnt

3.在db.cpp中

作如下修改：

#ifdef _MSC_VER

#include <direct.h>

#endif

修改CHECK_EQ

#ifdef _MSC_VER

CHECK_EQ(_mkdir(source.c_str()),0)<<”mkdir”<<source<<”failed”

#else

CHECK_EQ(mkdir(source.c_str(),0744),0)<<”mkidr”<<source<<”failed”

#endif

4.依次编译其他文件

3.4.4 编译./src/proto中的文件

参照上一步，将proto中的文件都添加到项目。

修改属性：

项目——属性——C/C++——预处理器——预处理器定义

添加：_SCL_SECURE_NO_WARNINGS

编译所有文件。

3.4.5 编译./tools中的文件

本文件夹下有多个cpp文件，通过它们的名字就可以知道相应的功能。添加不同的cpp文件到项目中，然后生成项目，就可以得到不同功能的exe文件。

将caffe.cpp添加到工程，生成项目，得到caffe.exe文件，可用于训练模型

将computer_image_mean.cpp添加到工程，生成项目，得到的exe文件可用于将训练样本转换为caffe使用的leveldb/lmdb数据集。

依次类推。

自此，caffe在Windows下的编译已经完毕，接下来就可以使用它来训练自己的模型了。

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