作者:龍城灬任少 | 来源:互联网 | 2023-08-25 20:52
篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了Caffe-windows+Cuda10+cudnn7.3.0+RTX2080Ti+Python3.5+Win10+
篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了Caffe-windows + Cuda10 + cudnn7.3.0 + RTX2080 Ti + Python 3.5 + Win10 + VS2017相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
caffe_windows : https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
VS2017: VS2017 professional
Cuda10: [cuda_10.0.130_411.31_win10.exe] 【大小2.1G,好像自带显卡驱动?】(https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_411.31_win10)
cudnn7.3.0: cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.0.29.zip
RTX2080Ti: Turing 架构
Python3.5: python3.5.4
Win10: Win10 版本号 1803. 刚安装的Win10系统版本号是1703,好像无法安装Nvidia显卡驱动(不记得还是其他原因),因此需要将系统更新升级为1803。
Cmake: cmake-3.13.0-win64-x64
Matlab: Matlab2016b
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后遗症::win10电脑会死机,caffe 经常会不定时的出现如下的运行时错误(有时候能正确的完成运行,有时候就会在某次迭代中断):
it: 15869 loss1: 0.3009911775588989 loss2: 0.000463328417390585
it: 15870 loss1: 0.2962459325790405 loss2: 0.0004235844593495131
it: 15871 loss1: 0.3099851906299591 loss2: 0.0009147725999355317
it: 15872 loss1: 0.29593050479888916 loss2: 0.00031767517793923616
it: 15873 loss1: 0.2969663143157959 loss2: 0.00037221238017082214
it: 15874 loss1: 0.29857179522514343 loss2: 0.0003736394457519055
it: 15875 loss1: 0.3033006191253662 loss2: 0.0006987718865275384
it: 15876 loss1: 0.3066413104534149 loss2: 0.0004248021170496941
F1130 11:37:46.790082 11012 math_functions.cu:79] Check failed: error == cudaSuccess (4 vs. 0) unspecified launch failure
*** Check failure stack trace: ***
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2018/12/02 更新::
卸载cuda10所有相关程序(我是将之前装的英伟达的所有产品都卸载掉),然后重新装上2080TI对应的显卡驱动程序,然后装上cuda 9.2。
cuda9.2: cuda_9.2.148_win10.exe
cudnn7.3.1: cudnn-9.2-windows10-x64-v7.3.1.20.zip
或者cudnn7.1.4: cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1.zip
(考虑到tensorflow:[tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 下载地址:https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel], 我采用的cudnn7.1.4)
即将cuda10 换成了 cuda9.2重新编译了caffe,观察是否会出现“Check failed: error == cudaSuccess (4 vs. 0) unspecified launch failure” 错误。
运行了一天,没有再报上面的错误!
2018/12/05 更新:
Caffe 运行正常!
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需要修改的6个文件:
- build_win.cmd
- Cuda.cmake
- WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake
- OpenCVConfig.cmake
- nvcc.hpp
- cudnn.hpp
路径分别为:
- E:\\caffe-windows\\scripts\\build_win.cmd
- E:\\caffe-windows\\cmake\\Cuda.cmake
- E:\\caffe windows\\cmake\\WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake
- E:\\caffe-windows\\scripts\\build\\libraries\\OpenCVConfig.cmake
- E:\\caffe-windows\\scripts\\build\\libraries\\include\\boost 1_61\\boost\\config\\compiler\\nvcc.hpp
- E:\\caffe-windows\\include\\caffe\\util\\cudnn.hpp
注意:
通过上面的路径可以看出,OpenCVConfig.cmake 和 nvcc.hpp 文件是在执行build_win之后生成的,因此需要在执行完build_win后,进行修改(为了解决build_win执行时的错误)。
修改内容分别如下:
修改内容1:build_win.cmd
修改内容2:Cuda.cmake
修改内容3:WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake
修改内容4:OpenCVConfig.cmake
修改内容5:nvcc.hpp
修改内容6:cudnn.hpp
为了方便正确复制,6个文件的下载地址:
链接:https://pan.baidu.com/s/1iV99eLYTSnCganF57XZ-xg
提取码:3yx4
注释:
- 文件中的行号可能与下载的caffe_window原版不严格一致(修改导致的)。
- 在修改过程中,请认真检查核对。
- 上述过程可能有遗漏的地方,请参考下面的4个文献。
- 修改内容2中 gpu_archs: 50 52 60 61 70 75 表示 Turing 兼容的计算能力,详情参考文献2.
- 百度云盘下载的WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake 中,47或者48行被修改了,请修改为原样。
参考文献:
1.https://binvec.me/archives/build_caffe_with_vs2017_in_windows
2.https://docs.nvidia.com/cuda/turing-compatibility-guide/index.html [Turing兼容性]
3.https://blog.csdn.net/qq_20226441/article/details/82788799
4.https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/80326464 [cudnn版本问题】