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GPU为RTX2080，系统为更新到最新版本的Win10。
准备工作
- 安装VS2015，到官网地址older-download下载安装
- 安装Matlab，笔者安装的是Matlab2017b
- 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe（到anaconda archive下载），笔者曾下载并安装了最新版的Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe，在使用conda安装包时发生SSLError错误，据github issue所说是最新版win10和最新版anaconda有冲突，4.4版本没有这个问题，4.4对应的python版本为3.6
- 安装CUDA 10.0，到cuda-toolkit-archive根据自己的平台下载安装，安装好后可以看到环境变量多了CUDA_PATH、CUDA_PATH_10_0等，以及path中也多了bin和libnvvp路径
- 安装CUDNN 7.4，到cudnn-archive根据CUDA版本下载安装，下载下来后将其中的所有文件（bin、include、lib文件夹）拷贝到cuda的目录，合并对应的文件夹
设置conda国内镜像源
为conda设置国内镜像源，默认国外的镜像源会比较慢。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes这时目录"C:Users用户名"下的.condarc文件内容变为
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
show_channel_urls: true如果有default可以删除。
conda 深度学习环境
# 创建conda环境
conda create -n py36DL python=3.6
# 更新pip
pip install --upgrade pip
# 若报错
easy_install pip
# 激活环境
activate py36DL
# 安装ipython，后面用于测试库是否安装成功
conda install ipythontensorflow、mxnet、pytorch安装
注意：下面的所有安装都是在激活了的py36DL环境中进行的。
tensorflow
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
到fo40225/tensorflow-windows-wheel找到对应的版本下载whl，笔者下载的是tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl的avx2版本（有两个压缩包，解压出whl文件），如果安装不成功的话可以试试sse2版本，这里神奇的地方是该whl文件应该是在cuda100cudnn73avx2下编译的，但是我的环境是cuda100和cudnn74，竟然也是可以安装成功的，笔者久经磨难，喜极而泣。
下载下来后通过pip安装
# 切换到whl目录
pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
# 进入ipython验证
import tensorflow as tf
tf.VERSION
# '1.12.0'mxnet
mxnet安装比较简单，这里直接通过豆瓣镜像源用pip安装。
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ mxnet-cu100
# 进入ipython验证
import mxnet
mxnet.__version__
# '1.3.1'mxnet的官网显示支持到cu92，实际已经有了cu100版本。
pytorch
pytorch的安装也很简单，在官网，选择pip、Python3.6、CUDA10.0，显示
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision这里先把链接https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl拷贝到IDM下载whl文件，然后离线安装
# 切换到whl路径
pip install torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision
#进入ipython验证
import torch
torch.__version
# '1.0.0'Caffe安装
笔者使用的是happynear/caffe-windows版本的caffe，下载解压，同时下载第三方库拷贝到项目windows/thirdparty/文件夹，Copy .windowsCommonSettings.props.example to .windowsCommonSettings.props，打开Caffe.sln，根据github上的README修改配置文件.windowsCommonSettings.props，编译成功后再参考README配置python和matlab，注意使用时需要将thirdparty/bin目录添加到path环境变量，否则运行时会报错。
修改环境变量后以管理员运行CMD，运行
echo %path%立即生效，不用重启系统。
配置文件修改
主要修改项如下：
- UseCuDNN：true
- CudaVersion：10.0
- PythonSupport：true
- MatlabSupport：true
- CudaArchitecture：compute_50,sm_50;compute_52,sm_52;compute_60,sm_60;compute_61,sm_61;compute_70,sm_70;compute_75,sm_75;
- CuDnnPath：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDNN-100。需替换为你的cudnn7.4的路径
- PythonDir：D:Anaconda3envspy36DL。替换为你的python路径
- MatlabDir：D:Program FilesMATLABR2017b。替换为你的matlab路径
根据wiki，RTX2080的Compute capability (version)为7.5，目前只有CUDA10.0支持7.5，因此CudaArchitecture中如果加入compute_75,sm_75;的话需要CUDA为10.0，否则会报错。如果装的是CUDA9.2，在不加compute_75,sm_75;的情况下也是可以编译成功的。
编译时常见错误
将警告视为错误
在报错的工程上右键，选择 属性→C/C++→将警告视为错误，改为否，生成项目。要是某个项目文件报这个错的话，也可以在相应文件上右键，进行同样操作。The Windows SDK version 10.0.10586.0 was not found
在报错的工程上右键，选择 重定SDK版本目标，选择 目标平台版本（默认就一项 8.1），点击确定，生成项目。
运行时错误
Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address
根据cuDNN bug in Caffe with "group" in conv layer (misaligned address) #5729，在 cudnn_conv_layer.cpp 文件void CuDNNConvolutionLayer<Dtype>::Reshape函数size_t total_max_workspace = ...代码前加入对齐代码如下this is a bug of Caffe, I solved it by modifying cudnn_conv_layer.cpp and aligning the address to be multiples of 32.
You can insert tow lines of code before size_t total_max_workspace = ... as follow:
size_t m=32;
max_workspace = (max_workspace + m-1) / m * m; //align address to be multiples of mBTW, I think there is another bug, these lines should be put in else block:
for (int g = 0; g < (this->group_ * CUDNN_STREAMS_PER_GROUP); g++) {
workspace[g] = reinterpret_cast<char *>(workspaceData)+g*max_workspace;
}参考
- CUDA wiki
- happynear/caffe-windows
- cuDNN bug in Caffe with "group" in conv layer (misaligned address) #5729
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