master 之 matlab接口配置

时间:2022-04-27 05:59:42

平台环境: win10 64位 caffe-master  vs2013 Matlab2016a

第一步:

打开\caffe-master\windows下的CommonSettings.props文件,

更改MatlabSupport,改成true(即支持Matlab接口)。

如图:

master 之 matlab接口配置

第二步:

更改matlab的路径,

如图:

master 之 matlab接口配置

第三步:

在includepath中增加一个路径,若没有的话,在编译时候会出现如下错误:gpu/mxGPUArray.h" Not Found 

复制这段code:

<IncludePath>$(MatlabDir)\extern\include;$(MatlabDir)\toolbox\distcomp\gpu\extern\include;$(IncludePath)</IncludePath>

如图:

master 之 matlab接口配置

第四步: 

打开caffe-master\windows 下的 Caffe.sln ,找到matcaffe,选择released(不要用debug),然后右键matcaffe,,点击生成。

PS:不知道什么原因出错

错误    1   error : NuGet Error:Unable to find version‘2.4.10‘ of package ‘OpenCV.overlay-x64_v120_Release‘. D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\OpenCV.targets  772 5  libcaffe

选择重新生成,可以解决。当然,没出错的同学忽略。

生成完毕后在caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe\+caffe\private下会有文件 :caffe_.mexw64

第五步:

打开matlab,添加路径

如图:

master 之 matlab接口配置

第六步:

添加系统环境变量,把..\caffe-master\Build\x64\Release  添加到系统环境变量中,如图:

master 之 matlab接口配置

否者在运行 demo.m时候出会出现如下错误: 

Invalid MEX-file‘D:\caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe\+caffe\private\caffe_.mexw64‘: 找不到指定的模块。

出错 caffe.set_mode_cpu (line 5)

caffe_(‘set_mode_cpu‘);

出错 classification_demo (line 71)

caffe.set_mode_cpu();

第七步:

将caffe-master\Build\x64\Debug中所有dll文件全复制到caffe-master\matlab\+caffe\private

如图:

master 之 matlab接口配置

master 之 matlab接口配置

第八步:

下载model文件(bvlc_reference_caffenet.caffemodel)放到caffe-master\models\bvlc_reference_caffenet文件夹下

下载地址  链接:密码:yp9p(出处:)

第九步:

下载标签文件:synset_words.txt ,放在与classification_demo.m同一个文件夹下

链接:密码:3z7y(出处:)

第十步:

打开classification_demo.m,运行。如果出现

未定义函数或变量 ‘caffe_‘。 

出错 caffe.set_mode_cpu (line 5)

caffe_(‘set_mode_cpu‘); 

出错 classification_demo (line 71)

caffe.set_mode_cpu();

请修改 第二条语句  

addpath(‘../../Build/x64/Release/matcaffe‘);

第十一步:

在运行一个测试文件test_mat.m, 文件出处(出处:)

下载链接: 密码:t71u

存放在与classification_demo.m同一个文件夹下

test_mat.m源码如下:

 %参考  

clear  

clc  

  

im = imread(‘../../examples/images/cat.jpg‘);%读取图片  

figure;imshow(im);%显示图片  

[scores, maxlabel] = classification_demo(im, 0);%获取得分第二个参数0为CPU,1为GPU  

maxlabel %查看最大标签是谁  

figure;plot(scores);%画出得分情况  

axis([0, 999, -0.1, 0.5]);%坐标轴范围  

grid on %有网格  

  

fid = fopen(‘synset_words.txt‘, ‘r‘);  

i=0;  

while ~feof(fid)  

    i=i+1;  

    lin = fgetl(fid);  

    lin = strtrim(lin);  

    if(i==maxlabel)  

        fprintf(‘the label of %d is %s\n‘,i,lin)  

        break  

    end  

23. end  

运行结果如图: