VS2013 配置CUDNN V4 DEMO

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了VS2013 配置CUDNN V4 DEMO相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

众所周知,当前主流深度学习的实现中调用的底层API都是cudnn,自己做项目需要开发深度学习模块时,也需要调用cudnn库,因此熟悉cudnn库是很有必要的。 
从NVIDIA官方网站可以申请到CUDNN库与DEMO,通过研究DEMO,我们可以更好地使用CUDNN库。

 

下载CUDNN V4与DEMO

下载页面 
需要注册一个开发者账户,流程很简单,这里不再赘述。 
建议至少下载4个文件,win、linux、sample、doc

cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod.zip
cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz
cudnn-sample-v4.tgz
libcudnn4-doc_4.0.7_amd64.deb
 

配置CUDNN V4

CUDNN V4的配置方法很简单

  • 解压cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod.zip
  • 把解压后的文件夹中的bin,lib/x64,include中的内容拷贝至 
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5中的bin,lib/x64,include三个子目录下即可
 

解压DEMO

解压cudnn-sample-v4\ 
获得mnistCUDNN

 

更改CUDA版本

工程默认使用CUDA7.0,但我用的是CUDA7.5,所以要在属性表里做调整

  • notepad++打开mnistCUDNN_vs2010.vcxproj文件
  • 键入Ctrl+H,替换所有CUDA 7.0CUDA 7.5(共有2个)
  • 保存退出
 

配置minstCUDNN工程

工程默认运行环境是Release,X64

  • 双击sln文件打开工程
  • 把项目属性改为Release,X64
  • 编译

如果想要在Debug,X64模式下运行,需要手动拷贝FreeImage\lib\win64\Release\FreeImage64.dll文件至x64\Debug目录下。

以上是关于VS2013 配置CUDNN V4 DEMO的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

CAFFE安装:cuDNN v4

pycharm+annaconda3+python3.5.2 + 安装tensorflow-gpu版本 [gtx 940mx + Cuda7.0+cudnn v4.0 ]

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