前言

國際慣例，先來波地址：

CUDA WIN7：連結：http://pan.baidu.com/s/1nvyA3Qp 密碼：h0f3   官方網址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

CUDA WIN10:連結：http://pan.baidu.com/s/1eRDJYmA 密碼：1m4e

cudnn：連結：http://pan.baidu.com/s/1hr3Ug76 密碼：vmdq  官方網址：https://developer.nvidia.com/cudnn     【可下載V5.0版本】

【更新日誌2017-8-9】

偶然間發現了一條重要資訊，caffe的微軟分支竟然明確標出了支援cudnn v4.0和v5.0，而且BVLC的分支也明確標出只支援cudnn v3.0和cudnn4.0，原來一直忽視掉了這條資訊，尷尬，還自己踩進了用cudnn v5.0編譯BVLC -caffe分支的坑。特在此提示大家，目前微軟的caffe支援cuda8.0+cudnn v5.0的編譯

第一步：

為了方便，直接拷貝一個無GPU版本的caffe，根據情況修改一下名字，一般來說路徑最好不要帶中文，避免不必要麻煩，此處命名為CaffeDev-GPU資料夾。

安裝CUDA（一直下一步就行了），然後解壓cudnn

第二步：

修改配置檔案路徑E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\windows下的CommonSettings.props，此處可對比無GPU版本。將GPU版本的配置檔案修改如下：

更新日誌2017-11-1

如果你沒有cudnn或者當前的CUDA版本僅支援CUDNNv5，而caffe版本僅支援CUDNNv3和v4，那麼上面的UseCuDNN也可以設定成false, 也就是說類似於這樣

<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild>
<UseCuDNN>false</UseCuDNN>
<CudaVersion>8.0</CudaVersion>

第三步：

修改系統環境變數，為了不出現什麼麻煩，將解壓的D:\caffe tool\cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod\cuda中的bin、include、lib三個資料夾拷貝到環境變數中CUDA_PATH顯示的路徑中的資料夾去去，直接覆蓋，需要替換的替換~~~【此處非加環境變數哦，因為拷貝過去以後就已經存在環境變數中了】

然後在系統變數中新增變數名為：CuDnnPath 變數值為：D:\caffe tool\cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod的路徑，此處的路徑是你解壓的cudnn地方，讀者根據自己電腦做修改。接下來和CPU版本一樣，執行caffe.sln，分別用debug和release都生成一遍。

第四步：

其實差不多完了，這裡簡要說一下：按照前面無GPU版本，建立input_folder，與它並列建立兩個bat檔案，內容如下：

convert.bat

convert_cifar_data.exe  input_folder output_folders leveldb
pause

compute_image_mean.exe output_folders/cifar10_train_leveldb mean.binaryproto


pause

執行之

第五步：

將output_folders內的兩個檔案和mean.binaryproto拷貝到E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10下，並且修改cifar10_quick_solver.prototxt最後一句的CPU為GPU

在E:\CaffeDev-GPU\caffe-master下建立一個bat檔案：

train.bat

.\Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt
pause

不得不說，這速度，呼呼地~~~~比用CPU訓練四個小時快不知道多少倍

第六步：

在E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\Build\x64\Release下建立一個bat：

classification.bat

classification.exe E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\cifar10_quick.prototxt E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5 E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\mean.binaryproto E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\synset_words.txt E:\CaffeDev-GPU\caffe-master\examples\cifar10\dog.jpg
pause

dog.jpg

cat.jpg

執行此bat以後：

可以發現，和上次無GPU版本的結果貌似有點不一樣吧~~~但是可憐滴狗狗依舊沒擺脫被識別為貓的命運