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如何在Windows环境下配置Caffe

1、安装使用PyInstaller需要安装PyWin32。下载与Python对应的PyInstaller版本，解压后就算安装好了。

2、首先先生成两个python文件，在src/caffe/proto/extract_proto.bat 里生成caffe_pbpy 这个之后有用。

3、双击./src/caffe/proto/extract_proto.bat批处理文件来生成caffe.pb.h 和caffe.pb.cc两个c++文件，和caffe_pbpy这个python使用的文件。

4、在python命令窗口中输入import caffe报错，ImportError： No module named google.protobuf.internal ，cmd命令行下输入： pip install protobuf，安装成功后进行后续步骤下载win64的protobuf。

5、在Windows下配置caffe以后，如何运行classification程序实例一般java虚拟机默认安装在系统盘（C：/)根目录下，但环境变量中的路径却需要设置。

Q1: TensorFlow的优势和缺点有哪些

可用性 TensorFlow 工作流程相对容易，API 稳定，兼容性好，并且 TensorFlow 与 Numpy 完美结合，这使大多数精通 Python 数据科学家很容易上手。

开源版本不支持分布式。单机的深度学习工具已经不下10个，Google没有提供测评数据显示TensorFlow相比这些工具在性能上有优势。市面上真正缺乏的是能够支持大规模深度学习的分布式框架或系统，而TensorFlow开源版本并没有提供。

当然它也有缺点，灵活的操作会增加使用复杂度，从而在一定程度上增加了学习成本。便捷、通用作为主流的框架，TensorFlow生成的模型，具有便捷、通用的特点，可以满足更多使用者的需求。

优点4：可移植性好由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，例如 TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。深度学习也是有缺点的：缺点1：计算量大，便携性差深度学习需要大量的数据与算力，所以成本很高。

这一点是Google作为一个公司的资源带来的优势。TF大部分的操作是细粒度操作，可以来带比较大的灵活性，不过反过来，也在工程上面需要比较多的优化开销。

Q2: 连接了配置好caffe的服务器,就可以在我的windows系统下使用caffe了吗...

1、首先是caffe的文件以及第三方库的编译，这里提供一个已经编译好的的连接，我就是从那里下好然后编译完毕的。

2、等待下载完成之后，虽然下载文件是ios格式，但我们可以用解压缩工具解压打开。解压好后，双击vs_ultimate.exe，开始安装。新旧版本VS是可以共存的，但是在安装过程中，旧版本的VS一定要先关闭。

3、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。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。

4、安装使用PyInstaller需要安装PyWin32。下载与Python对应的PyInstaller版本，解压后就算安装好了。

5、双击./src/caffe/proto/extract_proto.bat批处理文件来生成caffe.pb.h 和caffe.pb.cc两个c++文件，和caffe_pbpy这个python使用的文件。

6、这种情况一般是没有把caffe中的和python相关的内容的路径添加到python的编译路径中。win7下，python是安装的Anaconda2，这个工具好，帮你安装了好多能用到的库如numpy，scripy等。

Q3: windows怎么装cudnn

1、下载cuDNN 0 (for CUDA 0)，解压后将bin文件夹添加到环境变量PATH中。

2、方法如下：选择好自己所需版本，这里是我推荐的选择，然后点击Download。cudnn官网地址，直接寻找并下载5版本的cudnn。下载完后应该是两个文件。打开cuda.exe进行安装，可能会出现提示，选择OK即可。

3、- 访问NVIDIA官网，根据您的CUDA版本选择合适的cuDNN库下载并解压。- 将解压后的cuDNN文件夹中的所有文件复制到CUDA工具包安装目录下的相应文件夹中，覆盖原有文件。

关于windowscaffegpu和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。