Caffe とは

Caffe は Deep Learning(深層学習)を行うための高速な Framework です。公式では Ubuntu, Red Hat, OS X. のみをサポートしているようです。

Deep Learning とは機械学習における手法の一つであり、近年話題になっているそう。
Deep Leaening 等についてわかりやすくまとめてあるスライドがいくつかあったので詳しくはこの辺を参考にしてください。

Windowsで使いたい…使いたくない?

最初に書いたように Caffe は Ubuntu, Red Hat, OS X. のみに公式対応しています。ですが Windows でも (多少制限付きではありますが) 使えるように、インストール方法や依存関係等についてプロジェクトにまとめてくれた人がいるようです。

Github:caffe Windows Installation

なかなか難儀しましたがなんとかこれで環境を構築できたので、今回はこのプロジェクトを使って Caffe を Windows にインストールする方法をまとめます。

ただし以下の方法では時間がかかるうえ動く保証が無いので、素直に上記の動作確認済み対応 OS を使った方が良いかもしれません。
意外とこの記事を見に来てくれた方が多かったので注意書きとして追記しておきます。(2014/12/25 追記)

準備しておくもの

  • Windows 64-bit
  • MS Visual Studio 2012
  • CUDA toolkit 6.5
  • その他依存関係

今回まとめる方法では 64-bit の環境のみでしかできません。32-bit の Windows で使いたい場合は先ほどの Github のプロジェクト の README を参考に自分で依存関係をリビルドする必要があるようです。

今回使うファイルのパスにマルチバイト文字(日本語等)が含まれないようにしてください。CUDA がエラーを吐きます。ユーザー名が日本語になっている人は気をつけてください。

ちなみに MS Visual Studio 2012 となっていますが、2013 でも問題ありませんでした。
Visual Studio 2012 をインストールしていない状態で Visual Studio 2013 でビルドしてもうまくいかない場合があるようです。Visual Studio 2013 でビルドできないぞという方は試しに 2012 を入れてみてください。(2014/12/25 追記)

インストール手順

Visual Studio のインストール方法は割愛します。

  1. CUDA toolkit 6.5 のインストール
    こちら から Windows 64-bit 版のexeファイルをダウンロードします。ダウンロードしたファイルを実行し、進めていけばインストールできます。

  2. 各種依存関係の入手
    依存関係ですが 先ほどの Github のプロジェクト の README の Prerequisites にある「Other dependencies which you can directly download from here.」の here からダウンロードしてください。

  3. プロジェクトのダウンロード
    Github のページ から [Download ZIP] でプロジェクトごとダウンロードし適当なフォルダに解凍します。

  4. ビルドの準備
    まずは 3. で解凍したフォルダにある include というフォルダの名前を src に変えてください。

  5. でダウンロードした依存関係ファイルを解凍し、その中身を 3.で解凍したプロジェクトのフォルダの一番上に置きます。同じ名前のフォルダがありますが、そのまま統合してしまってかまいません。

  6. ビルドする
    「./build/MSVC」 にあるプロジェクトを開きます。
    この時にターゲットのプラットフォームを x64 に変えてください。構成マネージャからできます。
    p001-a

    p001-b

    「./tools」 内の「MainCaller.cpp」でビルドしたいファイルを指定します。デフォルトでは「train_net.cpp」が指定されてあるはずなので、そのままにしておきます。

    あとは通ることを信じてビルドしましょう。エラーを吐いた場合はエラーメッセージを読んで逐一対応します。

  7. Train MNIST dataset を試す
    「./examples/mnist」に移動します。
    「get_mnist_leveldb.bat」を実行しデータセットをダウンロードします。
    CUDA が使えない GPU の場合は「lenet_solver.prototxt」内の GPU と書かれた部分を CPU に書き換えます。
    「train_lenet.bat」を実行すればプログラムが起動し進捗が見られます。

以上、Caffe の Windows でのインストール方法でした。

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