1. 配置前說明：

為了不必要的錯誤，最好在X64位上配置下面的相關環境，win7 8 10都是64位，別問我為什麼（我也不知道為什麼）

2. 環境安裝下載：

A. IDE選用VS2013，這個不說了，最好用VS2013，我也不知道為什麼，因為我的機器上裝的是VS2013

B. 安裝python,同樣在windows上需要X64的，我選擇的是2.7的大版本，如果用python3以上的應該是可以的（沒試過）,本機上安裝的python2.7.13,安裝過程傻瓜式的就不說了，不過在安裝的時候一定要把pip工具給勾上（預設是勾上的）
根據自己的情況選擇安裝路徑（我安裝在D:/python/目錄下），安裝好之後配置系統環境變數，我想如何配置應該不用我再截圖了吧。直接在系統的path值後面新增D:/python;（根據自己的安裝目錄選擇）。
配置好之後句可以在cmd上面執行輸入python（別告訴我cmd怎麼啟動）。

出現這個說明python安裝成功
C.安裝numpy
python已經安裝好了，直接在cmd中輸入pip install numpy命令即可安裝numpy包，如果說半天都下載不了，那麼最好翻牆（藍燈靠譜）再執行這個命令，一會兒就下載好了。也可以在谷歌上收縮pipy numpy關鍵字，然後直接在上面手動下載 然後加壓，在python目錄中開啟cmd輸入python setup.py install 直接手動安裝也行。
D.安裝CUDA
提供一個8.0版本的[下載地址]
本人自己使用的是CUDA8.0版本的，根據自己的情況來選擇下載，下載之後安裝，最好就預設在C盤，它會自動配置相關的系統環境變數，你也可以裝在其他盤—-不建議。
然後

下載cudnn（需要自己註冊一個號）用來GPU加速的，目前的版本有4.0 5.0根據你自己的電腦以及CUDA版本來選擇下載你用4.0還是5.0，我用的5.0
cudnn下載後只是一個庫檔案，解壓後有lib、bin、include3個資料夾，把這3個資料夾的內容分別對應在CUDA安裝目錄下，預設的是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0這個目錄下的lib、bin和include，千萬別放錯了，要不然後面編譯caffe的時候出錯（當然這一步也可以不用做，後面再配置.props屬性的時候加上cudnn的路徑就行）

3.Caffe編譯

 最後一步也是最重要一步了。提供下載windows下的[caffe](https://github.com/Microsoft/caffe)，一定要用git clone來下載，否則有可能導致包的下載的包會丟失，我放在的D:/caffe,然後在這個目錄下E:\Caffe\caffe\caffe\windows，複製CommonSettings.props.example在同級目錄下，修改名字為：CommonSettings.props。然後用vs2013開啟Caffe.sln
 開啟時，libcaffe以及pycaffe，matcaffe顯示載入失敗，先不管，然後在vs裡面開啟這個配置檔案如圖

“`

然後關閉vs2013，再重新開啟，此時就能載入開始沒載入的工程，

然後設定libcaffe工程的相關設定

第一步必須先編譯libcaffe，以為其他工程需要依賴這個，如果出現編碼的問題錯誤，那麼就雙擊該錯誤並儲存，然後在重新編譯。
如果libcaffe編譯通過了 在直接全部編譯專案，最後16個工程都能編譯成功。在編譯libcaffe的時候需要下載相關的包，需要等待很長一段時間，大概1個G的內容NugetPackages下載這個目錄，並放在caffe的同級目錄下，可以直接從我兒拿去，不過最好還是讓vs自動下載，總共16個資料夾物件
以上所有包都在這密碼：6pw0