VS2013下安裝&編譯Windows Caffe
想在Windows平臺使用Caffe，吭哧吭哧下載了半天第三方庫，後來忽然發現Microsoft官方移植了Caffe，配置起來簡直太省心了…
1. 從Microsoft官方Github上下載Caffe，原始碼壓縮包不到9MB大小，並將其解壓縮到本地目錄
https://github.com/Microsoft/caffe
2.安裝NVIDIA CUDA，目前最新版本是7.5，離線安裝包約962MB（8.0版也即將要釋出了）。
3.安裝NVIDIA cuDNN（CUDA Deep Neural Library），目前最新版本是5（windows Caffe支援cuDNN 4和5）
下載的壓縮包中是Nvidia編譯好的lib和dll以及.h標頭檔案，約39MB，解壓縮到本地目錄即可。
4.開啟Caffe解壓縮目錄，將其中windows目錄中的CommonSettings.props.example複製一份並重命名為CommonSettings.props，然後使用Visual Studio 2013開啟Caffe.sln解決方案。首先我們要將第3步中的cuDNN目錄新增到libcaffe工程目錄中，開啟CommonSettings.props編輯<CuDnnPath>標籤；或者是開啟工程的“屬性”->“配置屬性”->“VC++目錄”，在右側的“包含目錄”中將cuDNN的include檔案路徑新增進去即可。然後我們就可以對Caffe進行編譯了。
此時有同學可能會問，Caffe所依賴的boost、OpenCV、gflags、glog等第三方庫統統都沒有配置，難道不需要提前安裝了嗎？現在這個問題不用擔憂了，因為Microsoft有非常強大的NuGet工具。只要當我們第一次編譯工程時，NuGet便開始自動下載並配置這些第三方庫了，同時會在Caffe同層目錄生成一個名為NugetPackages的資料夾，資料夾內容如下圖所示。第三方庫全部下載解壓縮後這個資料夾大小約1GB，所以NuGet下載時間還挺漫長的。
5.如果在編譯過程中提示“error C2220: 警告被視為錯誤 - 沒有生成“object”檔案”，這是由於微軟NuGet回來的boost庫中的format\alt_sstream_impl.hpp檔案編碼格式導致的，只需要雙擊錯誤開啟該檔案並儲存，再編譯就順利通過了。
6.如果我們安裝的CUDA版本不是7.5版本，或者我們甚至沒有GPU，一樣也可以正常使用Caffe
開啟CommonSettings.props對以下對應的標籤進行編輯即可，
<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild> // 是否只使用CPU模式
<UseCuDNN>true</UseCuDNN> // 使用CuDNN
<CudaVersion>7.5</CudaVersion> // 使用的CUDA版本
<PythonSupport>false</PythonSupport> // Python支援
<MatlabSupport>false</MatlabSupport> // Matlab支援
<CudaArchitecture>compute_52,sm_52</CudaArchitecture>// 計算能力要和當前顯示卡匹配
CudaArchitecture很重要，需要設定成和當前顯示卡計算能力匹配，否則即使僥倖通過編譯，執行時也會報錯提示invalid device function。NVIDIA官網可以查詢顯示卡計算能力
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
7.如果需要配合Python使用，則將上面的標籤<PythonSupport>值改為true。由於Caffe的工程配置預設是x64，因此Python也需要安裝64位版本的，同時還需要安裝64位的numpy。
如果編譯Caffe Debug版本時提示缺少python27_d.lib，可以將Python安裝目錄libs資料夾中的python27.lib複製一份，重新命名為python27_d.lib即可。再修改Python安裝目錄include資料夾中的pyconfig.h檔案，將#define Py_DEBUG一行註釋掉。