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기본 환경은
- Windows 10 x64
- Visual Studio 2013
https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
공식 repo의 windows branch에 상세시 설명되어 있다. 다운 받아서 빌드하면 기본적인 dependency는 자동으로 다운로드 되고, 나머지는 README에서 시키는대로 하면 된다. Build Prop.에 따라서 GPU 가속과 wrapper를 설정할 수 있는데 예를 들어 나한테 맞는 환경은 다음과 같다.
<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild>
<UseCuDNN>true</UseCuDNN>
<CudaVersion>7.5</CudaVersion>
<PythonSupport>true</PythonSupport>
<MatlabSupport>true</MatlabSupport>
<CudaArchitecture>compute_30,sm_30</CudaArchitecture>
<PythonDir>c:\Users\Username\Miniconda2\</PythonDir>
<MatlabDir>C:\Program Files\MATLAB\R2015b</MatlabDir>
GPU 가속과 Python/MATLAB 인터페이스를 위해
- CUDA Toolkit 7.5 설치
- cuDNN 다운로드 및 %CUDA_PATH%에 압축 해제 (v5는 지원하지 않음)
- Python 설치 (윈도우 빌드에서는 3.x 버전이 지원 안됨, Miniconda2가 가볍고 괜찮음)
빌드를 하면 아래와 같은 에러가 있을 수 있다.
error C2220
Project Properties >> C/C++ >> Treat warnings as errors: No
Build Prop. 을 수정해서 고칠 수도 있다.
<TreatWarningAsError>false</TreatWarningAsError>
warning C4819
Project Properties >> CUDA C/C++ >> Command line >> Additional Options: -Xcompiler "/wd 4819" 추가
Python을 위해서 <caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe\caffe 폴더를 Miniconda2\Lib\site-packages\로 복사하고, MATLAB을 위해서 환경변수를 등록한다.
set PATH=%PATH%;<caffe_root>\Build\x64\Release\
CAFFE_ROOT도 시스템 변수로 등록해 두면 편하다.
[참고]
Ubuntu 14.04에서 caffe 설치
http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
Ubuntu 16.04에서 caffe 설치
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