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:\cmake\bin 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)\.caffe\dependencies 下(build_win.cmd命令运行一次后,才会出现这个路径);

(依赖包解压后的名字为:libraries_v140_x64_py35_1.1.0,里面有一个名字为:libraries 的文件夹)

2) 打开Anaconda Prompt, 新建python3.5环境:conda create -n caffetorchpy35 python=3.5, 并将路径:D:\anaconda\envs\caffetorchpy35,D:\anaconda\envs\caffetorchpy35\Scripts,D:\anaconda\envs\caffetorchpy35\Library\bin,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:\caffe 下;

4)用Spyder或者记事本打开路径:D:\caffe\caffe\scripts 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:

win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装_第1张图片

win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装_第2张图片

 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:\caffe\caffe\cmake 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:

win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装_第3张图片

 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:\caffe\caffe\scripts, 然后输入命令:build_win.cmd, 回车开始编译,出现如下图所示内容则证明编译成功。

win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装_第4张图片

7) 打开Caffe.sln编译:

用vs2015打开目录:D:\caffe\caffe\scripts\build下的Caffe.sln文件,分别设置Debug和Release,及x64, 并编译ALL_BUILD项,编译成功后, Release的情况下,其结果显示如下图。

win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装_第5张图片

8)编译完成后,将路径:D:\caffe\caffe\python  加入到环境变量中,同时将编译后的文件路径:D:\caffe\caffe\python   下的caffe文件夹,复制到路径:D:\anaconda\envs\caffetorchpy35\Lib\site-packages 下。(至此 caffe 配置完成)

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

(注:还可安装:

conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

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。
 

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