#cudnn

ソースコードの準備

CaffeのWindowsブランチを、zipで落としてきたり、cloneしてcheckoutしたりします。 https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

windowsフォルダの中にCommonSettings.props.exampleがあるので、コピーして編集。 * pythonを有効にして、pythonのパスを設定。 * CuDnnPathにcudnnへのパスを設定。25行目にあります。10行目以下にCuDnnPathが使われている行があるので、それを見たらどこまで書けばいいかがわかるかと思います。

ソリューションファイルのwindows/Caffe.slnを立ち上げます。 家ではVS2015 communityなので、slnのバージョンアップが起こります。

libcaffe.vcprojが読み込みに失敗していて、メッセージを見るとCUDA 7.5.propsが見つからないとか言われる人もいるかもしれません。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions から C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations へdll以外のファイルをコピーすればいいです。

Visual Studioが立ち上がれば、ソリューションCaffeに

caffe

compute_image_mean

convert_imageset

extract_features

libcaffe

matcaffe

pycaffe

test_all

の８つのプロジェクトがあると思います。

VSビルド

libcafe -> caffe -> pycaffe -> test_allの順でビルドしていきます。

全部のプロジェクトが読み込めたら、Releaseにしてlibcaffeをビルド。

まずNuGetを有効にしろ、みたいなエラーが出た。具体的にはNuGetで構築したはずのパッケージが指定されたpath上に無いという。

いろいろ試してみた結果うまくいったのが、windowsフォルダにあるpackagesフォルダを、caffeパッケージをクローンしたディレクトリにコピー、NugetPackagesというフォルダ名にする。 おそらくNuGetが復元したフォルダがNugetPackagesという名前で、Caffe.slnの２つ上の階層にあるということになっているんだと思います。 なのにNuGetが用意するのはpackagesというフォルダ名でCaffe.slnと同じ階層。

たぶんどこかのプロジェクトファイルのパスの設定がおかしいんだと思うけど、どこ直していいかわからん。

packagesフォルダはこれはこれで残していないとnugetが終わっていないと思われてまたダウンロードを始めます。 これで700MB位のフォルダがまた増えた。

追記 別のシステム（窓7、VS2013）では最初からNugetPackagesを作ってくれて、このような問題は起こりませんでした。

というわけで、こういうエラーが起こったらフォルダを持って行って対処するということでいいかなと。たぶんVS2015が悪い。

とりあえずビルドができるように。

なお自分はここではCommonSettings.props中のcudnnのパス設定を忘れていたためか、cudnn.hが見つからないというエラーが出ました。 この場合はプロジェクトのプロパティで追加のインクルードディレクトリにcudnn.hがあるフォルダを追加すればいいかと。

しかしある程度コンパイルが進んだところでエラー。

C2220 警告をエラーとして扱いました。'object' ファイルは生成されません。 (..\..\src\caffe\layers\tile_layer.cpp) libcaffe C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include\cuda_runtime.h

なぜかlibcaffeのプロパティで、警告をエラーとして扱うオプションWXが「はい」になっていたので、いいえに変更。

ようやくlibcaffeが完成。

続いて、caffeのビルド。

まずはWXオプションを無効化。

普通にやってたら_MSC_VERの不一致（1800と1900）のリンカーエラーが出ます。 よく見ると、インポートで手間取ったlibcaffeがVisual Studio 2013ツールセットでビルドされていました。 なのでそれに応じるために、caffeもプロジェクトのプロパティでツールセットをVS2013(v120)にします。

（追記）2016/3/28現在、CUDA対応を考えるとv120にならざる負えない。

pycaffeのビルド。

WXオプションの無効化。ツールセットの変更。

うまくいった。

これで必要なものはすべてビルドできました。

実行

実際に動くかやってみよう。 ということでtest_allのビルド。

WXオプションの無効化。ツールセットはもとからv120。

caffe-windows\Build\x64\Releaseにtest_all.exeができているので、コマンドプロンプトから実行。

dllファイルは一通りこのフォルダに放り込まれているので、とくにパスを通す必要はないようです。 ですがそのまま動かすと、途中のテストでexampleがないとかでエラーが出るので、caffe/exampleとか、caffe/src/caffe/test/test_dataを コピーして、Release/exampleとかRelease/src/caffe/test/test_dataにおきましょう。

最後にまとめが出ます。

[----------] Global test environment tear-down [==========] 1987 tests from 269 test cases ran. (1943736 ms total) [ PASSED ] 1983 tests. [ FAILED ] 4 tests, listed below: [ FAILED ] BenchmarkTest/2.TestTimerMilliSeconds, where TypeParam = struct caffe::GPUDevice<float> [ FAILED ] BenchmarkTest/2.TestTimerSeconds, where TypeParam = struct caffe::GPUDevice<float> [ FAILED ] BenchmarkTest/3.TestTimerMilliSeconds, where TypeParam = struct caffe::GPUDevice<double> [ FAILED ] BenchmarkTest/3.TestTimerSeconds, where TypeParam = struct caffe::GPUDevice<double> 4 FAILED TESTS

まあ時間計測系の結果が変な感じですね。たとえば１つ見てみると

..\..\src\caffe\test\test_benchmark.cpp(68): error: Expected: (timer.MilliSeconds()) >= (300 - kMillisecondsThreshold), actual: 0.001696 vs 270

まあいっか。

pycaffeのほうは、何かimport caffeしたときにRuntimeWarning: to-Python converter for class boost::shared_ptr<class caffe::Net<float> > already registeredとか出るくらいで、まあエラーは出ないのでいいかな。

インストール用のプロジェクトは無いので、適宜自分でコピーする感じのようですね。 pythonはREADME.mdによると

copy folder <caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe\caffe under <python_root>\lib\site-packages.

とのこと。

その他

compute_image_mean

convert_imageset

extract_features

あたりのプロジェクトは、チュートリアルの際に必要になります。

また、たぶんですけどCifar10、MNISTみたいな画像セットを自分で用意した際も同様に利用できる気がするので、あってもよいと思います。

ついでにビルドして、どこかインストールしたいところに*.exeとか*.dllをコピーしたらインストール終わり。

まとめ

こんな感じで、Caffeのvisual studioのビルドは数時間あれば（試行錯誤がなければ１時間で）終わります。

NuGetがネットワークの設定上、もしくは宗教上の理由で使えない

すでにあるライブラリを使いたい

特殊な設定でビルドしたライブラリを使う必要がある

ライブラリを依存関係からビルドすることに至上の喜びを感じる

そこにCMakeLists.txtがあるから