windows 下跑python版subcnn和 faster rcnn

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一，编译lib

1. 前人栽树，后人乘凉。不多说直接上链接：https://github.com/MrGF/py-faster-rcnn-windows。

2. 打开cmd，定位至fast_rcnn_root/lib目录中，执行python setup.py install。 

（具体细节看，重新写了个编译lib的博客：http://blog.csdn.net/chenzhi1992/article/details/53374265）

注：用vs2013等vs的编译器话，记得将vs的bin路径添加到环境变量里，不然会报关于“cl.exe”的错误。

3. 修改setup_cuda.py 中相应的代码，比如你cuda/7.5/include 的路径，改成你自己的，就可以了。执行python setup_cuda.py install。 

4. 也从这篇博客中得到启发：http://blog.csdn.net/happynear/article/details/46822109

如果提示Unable to find vcvarsall.bat的话，请输入以下指令： 
VS2012：SET VS90COMNTOOLS=%VS110COMNTOOLS% 
VS2013：SET VS90COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS%

上两张图吧：

1.编译成成的截图。




2.将lib\build\lib.win-amd64-2.7\下编译生出的.pyd文件拷到lib文件夹下对应的文件夹下，例如（nms文件）。




二， 编译caffe

1 下载作者rgb的caffe：https://github.com/rbgirshick/caffe-fast-rcnn/tree/0dcd397b29507b8314e252e850518c5695efbb83

2.下载微软的caffe：https://github.com/Microsoft/caffe

3.将rgb的caffe的include，src，matlab，python文件夹下的代码拷贝替换掉微软的caffe对应的部分

打开微软caffe windows文件夹下的.sln，删掉libcaffe里的包含的代码，重新添加。

4. 编译libcaffe，会遇到一些错误，对照着微软的caffe的源代码进行修改，只改错误的地方，一般都是linux和windows不同平台下的一些函数的错误。

三，编译caffe的python接口

这部分网上资料蛮多的，这里就不介绍了。

下面是我以前碰到的错误，踩过的坑，刚上面的步骤的话，应该没有下面的错误了。

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问题1：attributeError : 'module' object has no attribute 'set_random_seed'

原因：caffe版本不一样，编译的python接口的版本也就不一样。所以有些函数或者属性就找不到。。https://github.com/BVLC/caffe/issues/3711

解决方法：一，https://github.com/BVLC/caffe/pull/4351/files。

二， linux下就很简单了，直接编译rbg大神的https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn就可以。

windows下的话，以微软的caffe版本为基础，将rbg的caffe的python文件夹里的内容拷到微软的caffe的python文件夹下。联合编译。。。会有些小的问题，自己研究下改下，缺什么补什么就行了。

问题2; 缺少FeatureExtrapolating， ROIGenerating层。

解决方法：下载作者的caffe版本（https://github.com/yuxng/caffe-fast-rcnn/tree/539351865a09abb5ce909f37a88fe5c916a44bf7），

它的是在linux下的caffe，windows下的用户需要将自己windows版本的caffe添加这两个新层。

参考博客http://blog.csdn.net/tangwei2014/article/details/46812153。然后缺什么东西，去作者的caffe版本下面复制就行了。

 问题3. Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) 

Unknown layer type
I1221 19:43:06.790405 12895 layer_factory.hpp:76] Creating layer proposal 

F1221 19:43:06.790431 12895 layer_factory.hpp:80] Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) 

Unknown layer type: Python (known types: AbsVal。。。）

*** Check failure stack trace: *** 

原因1: caffe的Makefile.config配置有误。Note: Caffe must be built with support for Python layers!

[code]# In your Makefile.config, make sure to have this line uncommented
WITH_PYTHON_LAYER := 1

原因2：看你的src/caffe/layer_factory.cpp中有没有定义Unknow的那一层。

解决办法：windows下，注释layer_factory.cpp 中的#ifdef WITH_PYTHON_LAYER和#endif

问题4.attributeerror '' object has no attribute param_str

解决方法： caffe的版本不一致，比如py代码里写的属性名是param_str_ ,可是.prototxt文件中却写着param_str，名字都不一样肯定没有该属性。

把名字修改下即可，我觉得修改py代码比价方便。

https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/issues/219

问题5.\math_functions.cpp(346): error C3861: “__builtin_popcount”:  找不到标识符

• Add these lines to math_functions.cpp to fix __builtin_popcount and __builtin_popcountl error:

#define __builtin_popcount __popcnt 

#define __builtin_popcountl __popcnt

问题6. cudnn_conv_layer.cu 出现函数参数数量不对，或者参数类型不一样。

问题原因：改这个东西改了一个中午，头昏眼花的，初步判定错误类型为：cudnn的版本不一致，有v3，v4，v5的，cudnn.h的代码也相应变化了，

估计作者caffe版本用的cudnn版本和我的不一样，我用的是v4的版本。

解决办法：查看自己cudnn版本的cudnn.h文件，cudnn_conv_layer.cu中一些函数在cudnn.h 中声明了，

只要修改cudnn_conv_layer.cu中的函数将参数对应起来（数量，类型）就行。

问题7：

解决办法： ”change io.cpp function ReadProtoFromBinaryFile(const char* filename, Message* proto)
from open(filename, O_RDONLY)
to open(filename, O_RDONLY|O_BINARY)

问题7 ：nms valueerror: buffer dtype mismatch, expected int_t but got long long

解决办法：用文本编辑器打开fast_rcnn_root/lib/utils/nms.pyx，将第25行的np.int_t修改为np.intp_t。

问题8：proposal_layer.py 中 pre_nms_topN  = cfg[cfg_key].RPN_PRE_NMS_TOP_N， keyerror = 1

解决办法：进行如下修改

#cfg_key = str(self.phase) # either 'TRAIN' or 'TEST'
 cfg_key = str('TRAIN' if self.phase == 0 else 'TEST')

其他错误参考：http://blog.csdn.net/wishchin/article/details/45339753

https://initialneil.wordpress.com/2015/01/11/build-caffe-in-windows-with-visual-studio-2013-cuda-6-5-opencv-2-4-9/

注：也碰到其他错误，被我修改了，我没写出来。如果遇到其他问题，可以加群交流334227548