一、前期环境以及准备1、安装python在caffe中,python2和python3的接口都有。但frcnn中只能支持python2.7,所以千万不要装成python3。为了方便,不用自己去pip一大堆库,我建议安装anaconda2,里面已经安装了很多第三方的库。另附python,Windows的第三方库,里面很全。或许有一些库你要去官网上下载。2、安装(更新)显卡驱动和cudaNVIDIA的显卡驱动安装应该不用我说了吧,到官网上下载吧。我要说明一点的是,我的1080ti在安装显卡驱动时,说和Windows不匹配。怎么解决呢?更新Windows,到官网上下驱动,再安装。成功!还有就是记得更新你的显卡驱动,以防老的驱动不支持cuda。CUDA安装的话,也是傻瓜试的安装。提醒一点的是,不要改变他的安装路径,默认路径。然后去NVIDIA的官网上下载cudnn库,这个库的话需要去NVIDIA注册一个账号,然后问你用这个来完成什么工作之类的巴拉巴拉。这个库长什么样呢?下载完解压缩,得到一个cuda的文件夹,里面有3个文件夹然后打开你的CUDA文件夹,默认路径是C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0把cudnn库里面的3个文件夹里面的文件,分别加到cuda里面对应的文件夹。然后打开cuda需要编译的部分,默认路径是C:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDASamples\v8.0因为我用的VS2015,那么我就用打开2015的那个,然后改成release运行。至此,显卡计算的环境就搭建完成了。3、cmake和gitcmake的话,我建议直接下载编译好的能运行的文件(到官网上下载),然后解压文件,把bin的路径添加到Path中。git:因为frcnn里面有很多linux的脚本,你可以不用,但用的话会很方便的。所以我建议安装git。同样,傻瓜式的安装,直接到官网上下载。二、py-faster-rcnn1、编译caffe的python接口GPU版本(如果你编译过了就不用了)因为frcnn的编译过程用需要用到python的caffe包,所以必须要先编译一次caffe。如果你已经编译过caffe的py接口就不用了。下载微软的Caffe,git的地址你可以用git直接下载,或者在git的地址里下载,随便你。[plain]viewplaincopygitclonecdcaffegitcheckoutwindows打开caffe\scripts,然后编辑build_win.cmd文件第7行的VERSION是你VS的版本,VS2015对应的是14,VS2013对应的应该是12;第8行改为0;第9行改为0(如果你不用GPU,那就还是1);13行的python_version是你的python版本,2.x就是2,3.x就是3;24,28行是你的python的安装目录,如果你是anaconda就改你的anaconda的目录,否则就不改。同样69-95行同样修改。以上2张图是我的cmake文件配置。进入caffe\scripts,打开cmd,直接执行build_win.cmd。注意他会自动下载需要的库,因为服务器呢都不在国内,所以我建议挂个VPN,不然你且等呢吧。这样cmake后呢,python的接口就已经编译好了,不用再编译一遍了。把caffe\python下的caffe的文件夹copy到python的第三方包的文件夹就ok。这样caffe的python接口就好了,你可以进cmd的python试一下importcaffe。如果说,他提示少了什么包,你直接pip这个包就好了,找不到的话,百度一下就有。但只要你跟着上面我的方法做应该不会出现什么问题。2、编译py-faster-rcnn依赖库首先呢,我们先去编译一下frcnn的依赖库。Windows下,不能使用自带的lib,把自带的lib删了,重新下载,这里给出git的地址。好了,现在你的库应该长成这样,有setup.py和setup_cuda.py。进cmd,install这2个文件。现在你肯定会遇到问题,提示你VC版本不对怎么呢,先set一下:输入SETVS90COMNTOOLS=%VS140COMNTOOLS%,VS后面的数字就是你的版本。还有不要忘了把你VS的c1.exe加到path下。编译好frcnn的依赖库后,应该是这个样子的。3、给caffe加frcnn的层现在,我们再下载一个caffe,跟前面一样,把build_win.cmd进行修改。然后我们就可以把frcnn的一些特有的层加到caffe里编译了。1)添加层和文件打开py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn\src\caffe\layers文件夹,找到4个文件分别为然后copy到你新的caffe的对应文件夹caffe\src\caffe\layers里。接着我们添加头文件,打开py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn\include\caffe,把fast_rcnn_layers.hpp这文件copy到caffe的对应文件夹下caffe\include\caffe。2)配置2个新层打开你的caffe\src\caffe\proto下的caffe.proto,进行编辑。在407行左右往原来的文件里添加新的层的配置信息[plain]viewplaincopyoptionalROIPoolingParameterroi_pooling_param=8266711optionalSmoothL1LossParametersmooth_l1_loss_param=8266712messageROIPoolingParameter{//Pad,kernelsize,andstrideareallgivenasasinglevalueforequal//dimensionsinheightandwidthorasY,Xpairs.optionaluint32pooled_h=1[default=0]//Thepooledoutputheightoptionaluint32pooled_w=2[default=0]//Thepooledoutputwidth//MultiplicativespatialscalefactortotranslateROIcoordsfromtheir//inputscaletothescaleusedwhenpoolingoptionalfloatspatial_scale=3[default=1]}messageSmoothL1LossParameter{//SmoothL1Loss(x)=//0.5*(sigma*x)**2--ifx<1.0/sigma/sigma//|x|-0.5/sigma/sigma--otherwiseoptionalfloatsigma=1[default=1]}3)cmake新的caffe的python接口就是再执行一遍build_win.cmd就行。编译好之后,把caffe根目录下的python文件夹替换py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn的python文件夹。三、demo完成以上步骤你的py-faster-rcnn就已经编译成功了。如果你想用demo测试一下的话可以用.\data\scripts里的脚本去下载已经训练好的model,文件挺大的、速度挺慢的。所以给大家提供一个百度5,把caffemodel文件放在data\faster_rcnn_models,然后执行tools\demo.py就能看到结果了在python中调用dll文件中的接口比较简单,实例代码如下:如我们有一个test.dll文件,内部定义如下:extern "C"{int __stdcall test( void* p, int len){ return len}
caffe的python接口求助
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