Win10+vs2013+Caffe静态库配置自己的工程
Win10+vs2013+Caffe靜態庫配置自己的工程
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作者：SyGoing
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寫在前面
通常我們訓練好caffe模型后需要根據自己的需求添加基于caffe前向過程的新算法、模型測試和調試，再到最后的工程部署，當然如果僅僅是測試，我們也可以用caffe官方給的classification.cpp工程（該工程在編譯工程中）進行改寫，但是對于部署不利。為了方便我們需要將caffe第三方庫作為依賴配置自己的項目。
配置過程
1、?????????編譯所需要的Caffe靜態庫
首先在vs2013中編譯caffe的GPU版本（包含CUDA8.0和CUDNN5.1），編譯過程不再贅述，個人認為比較好的編譯教程：http://blog.csdn.net/yj3254/article/details/52290401。
2、?????????以classification.cpp為例配置
重點在于三方庫的配置，過程繁瑣但是并不復雜，我們開始吧！
（1）新建文件夾caffe和caffe3rdpaty，caffe中的子文件夾為include和lib,其中include內是caffe的頭文件，lib中為libcaffe.lib。文件結構圖1-3
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圖1
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圖2
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圖3
（2）vs2013中新建Win32控制臺程序（空項目），Releasex64配置如下，右鍵工程屬性：
1）?????????包含目錄：主要包含caffe庫及caffe所依賴的三方庫，boost、gflags、glog、opencv2.4.11、openblas、protobuf、cuda，這些都經過我自己重新整理，原來的文件嵌套太深，不忍直視，目錄此處用的相對目錄以便于工程拷貝到其他地方，避免再一次去配置絕對路徑。
再貼一下以供參考：具體路徑可以根據自己文件路徑而定，文件名可以看到三方依賴就這么幾個而已。
..\..\3rdpartynew\caffe\Release\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost.1.59.0.0\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\gflags.2.1.2.1\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\glog.0.3.3.0\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\protobuf-v120.2.6.1\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\OpenBLAS.0.2.14.1\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\OpenCV.2.4.11\include
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
2）庫目錄
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..\..\3rdpartynew\caffe\Release\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_chrono-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_date_time-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_filesystem-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_system-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_thread-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\gflags.2.1.2.1\x64\v120\dynamic\Lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\glog.0.3.3.0\lib\x64\v120\Release\dynamic
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\protobuf-v120.2.6.1\lib\x64\v120\Release
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\x64
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\hdf5-v120-complete.1.8.15.2\lib\native\lib\x64
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\OpenCV.2.4.11\lib\x64\v120\Release
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
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3）預處理器定義
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_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
BOOST_ALL_NO_LIB
CAFFE_VERSION=1.0.0
CMAKE_WINDOWS_BUILD
GLOG_NO_ABBREVIATED_SEVERITIES
GOOGLE_GLOG_DLL_DECL=__declspec(dllimport)
GOOGLE_GLOG_DLL_DECL_FOR_UNITTESTS=__declspec(dllimport)
H5_BUILT_AS_DYNAMIC_LIB=1
USE_CAFFE
USE_CUDNN
USE_OPENCV
USE_LEVELDB
USE_LMDB
CMAKE_INTDIR="Release"
NDEBUG
_SCL_SECURE_NO_WARNINGS
_UNICODE
UNICODE
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4）鏈接器定義
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libcaffe.lib
libopenblas.dll.a
libprotobuf.lib
opencv_highgui2411.lib
opencv_core2411.lib
opencv_imgproc2411.lib
libglog.lib
gflags.lib
gflags_nothreads.lib
hdf5.lib
hdf5_hl.lib
cublas.lib
cublas_device.lib
cudart.lib
cudnn.lib
curand.lib
cuda.lib
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5）DLL配置，運行會報丟失若干DLL，這個時候將編譯caffe時生成的DLL(Build\x64\Release)拷貝到你項目的x64\Release下即可。
6）還有一點需要注意：在調試的時候會出現，UnknownLayer Type，這可能是一個BUG，因為在編譯caffe的環境中調試classification.cpp不會出現這個問題，單獨配置卻出現，仔細看了下代碼，跟蹤調試發現在layer_factory.hpp中創建層時 registry為空，沒有成功創建對應層名的創建器，這個是caffe靜態庫中工廠模式創建層的一個問題（工廠模式編程大量使用虛類、虛基類和虛函數，靜態庫下無法鏈接，比較淺顯的解釋，求大家批評指正），動態庫不存在該問題。
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解決辦法：強制創建注冊層信息，新建一個Rgister.hpp，添加你所測試的網絡所用到層，包含對應層的.hpp頭文件，編寫強制創建。然后在main函數所在cpp文件中包含該頭文件。
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一切準備就緒，根據自己的需求編寫相應的測試代碼(可先用官方的分類Classification.cpp作為例子小試牛刀)，EnjoyYourself !!
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參考博客：
1、http://blog.csdn.net/auto1993/article/details/70198435。
2、http://blog.csdn.net/wuzhiyang95_xiamen/article/details/52574668。
3、https://www.cnblogs.com/zy230530/p/7050282.html。
與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖總結
以上是生活随笔為你收集整理的Win10+vs2013+Caffe静态库配置自己的工程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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