由於本本配置不是很高，所以只能裝個CPU only版本的caffe來玩玩。

主要參考的部落格有：

【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows無GPU快速配置教程 - 風翼冰舟的部落格 - 部落格頻道 - CSDN.NET  http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143

從零到一：caffe-windows(CPU)配置與利用mnist資料集訓練第一個caffemodel - Yixuan-Xu - 部落格園  http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html

如何快糙好猛地在Windows下編譯CAFFE並使用其matlab和python介面 - happynear的專欄 - 部落格頻道 - CSDN.NET  http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231

一、原材料準備

我是在風翼冰舟大神那邊的連線下載的caffe的windows版本以及第三方庫檔案，連結也粘過來吧~

微軟提供Windows工具包(caffe-master)：https://github.com/Microsoft/caffe    百度雲下載地址：連結：http://pan.baidu.com/s/1hs8ngpA 密碼：ith0

微軟的Windows三方包(Nuget得到的包):連結：http://pan.baidu.com/s/1pKQKJJP 密碼：2vzy

VS2013安裝包：連結：http://pan.baidu.com/s/1b6VDJg 密碼：f2jp

大神說只支援VS2013，我沒有驗證是不是，因為菜鳥不用思考太多，能夠照做不出錯已經可以了。於是我又安裝了一個VS2013。安裝完所有的東西，感覺電腦已經不是我的了，感覺它已經有點生命不能承受之重了。

當初因為在網上找到一段CNN的程式碼是用Python寫的，於是我也就風風火火的直接把Python介面一起配置了。我使用的是Anaconda2。

百度雲：連結：http://pan.baidu.com/s/1nvrrfQx 密碼：1jg5

對了，風翼冰舟大神也有相關部落格：【caffe-Windows】微軟官方caffe之 Python介面配置及圖片生成例項 - 風翼冰舟的部落格 - 部落格頻道 - CSDN.NET  http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52980102

二、Anaconda2的安裝

下載好安裝檔案，直接雙擊執行。

注意一定要選擇所有使用者。剛開始安裝的時候，選擇的Just me，結果安裝結束後在開始選單所有程式里根本找不到執行程式，捉急了一把。最後解除安裝重灌的

安裝結束後，可以更新一下庫什麼的，可是找了半天沒找到當初搜的資料了，所以，配置完馬上記錄和總結是很有必要的。大概應該是兩條命令：

<span style="font-size:18px;">conda install --yes numpy scipy matplotlib scikit -image pip
pip install protobuf</span>

安裝完之後，設定環境變數 PythonPath，值為 <caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe，或者複製目錄 <caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe\caffe 到 <python_root>\Lib\site-packages 目錄下。

還研究了一下這個怎麼玩（因為以前沒有用過Python。。。）附上一個簡單的Python入門基礎貼：

Python入門教程 超詳細1小時學會Python_python_指令碼之家  http://www.jb51.net/article/926.htm

三、caffe的安裝及Python介面的配置

接下來開始caffe的安裝和Python介面的配置。首先將下載下來的caffe-master解壓，然後把第三方庫也解壓到相同路徑下。

1、caffe檔案設定

開啟caffe-master->windows，複製CommonSettings.props.example，修改後綴為CommonSettings.props。

用VS2013開啟CommonSettings.props，修改CpuOnlyBuild為true，UseCuDNN改為false。因為要配置Python介面，所以PythonSupport改為true，並將下面的PythonDir修改為自己的Python安裝路徑，注意Anconda2後面那個斜線不能少，這條斜線應該是在Python中呼叫檔案時路徑需要吧。

2、caffe.sln的編譯

雙擊caffe.sln，在VS2013中開啟檔案。

由於我直接下載第三方庫，所以就不用下載什麼東西了。看了happynear的部落格，雖然不知道有沒有用，但是還是配置了相關檔案。

由於大多數帖子都說了libcaffe會出問題，於是在第二次安裝（對，沒看錯，第二次安裝）的時候，就直接先生成libcaffe的解決方案，成功之後，在對整個caffe生成解決方案。

注意，請使用Release模式，用Debug模式會報錯（不要問為什麼我知道。。。）

然後就靜靜地等待編譯完成吧。

四、驗證

1、caffe的驗證

雙擊開啟caffe.cpp，Ctrl+F5直接編譯，出現如下視窗說明編譯成功。

圖中給出的是如何使用caffe訓練模型的命令：caffe <command> <args>

最後還按照從零到一：caffe-windows(CPU)配置與利用mnist資料集訓練第一個caffemodel - Yixuan-Xu - 部落格園  http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html中進行了第一個實驗，mnist資料集的訓練，得到了和博主一樣的結果，讓我信心倍增啊，雖然之前被安裝虐的那麼慘。。。

2、Python介面的驗證

在cmd中進入Python，試試能不能匯入caffe。我的完全木有問題。

至此，目前的工作就告一段落了。

20161110

今天寫完另一個實驗，翻看到草稿箱裡面還有這個部落格，既然cifar10模型還在訓練中，那麼就來把這個坑填上。

雖然很想把前面那段話直接刪掉，還是忍住了，讓它記錄一下女漢子的心酸歷程吧。但為了條理清楚，把這部分文字排在最後吧。

【最近要研究深度學習，於是裝了好多以前都沒接觸過的軟體，比如Python、caffe。最初是找到一段程式碼，用Python寫的，於是哼哧哼哧的裝上Python，一裝就不可收拾，因為程式碼還需要很多第三方的庫檔案，比如numpy、scipy、matplotlib等等，終於執行過了三行程式碼，又報錯了，要裝caffe。。。。於是在尋遍網站後，還是踏上了安裝caffe這條路。

參考部落格：happynear的部落格  如何快糙好猛地在Windows

http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231

因為對其中改變MATLAB的目錄不是很明瞭，找到了一個輔助部落格

http://blog.csdn.net/cwt19902010/article/details/50496453

編譯過程出現了一個問題，caffe.obj : error LNK2001: unresolved external symbol 

不知道會不會有影響。

先記錄下來，我去解決問題去了。】