CAFFE 环境配置教程（win10+vs2015）
说明：本教程适用于在windoows平台下搭建caffe环境，搭建环境前请确认自己的电脑系统为win10,有N卡GPU。
1.安装VS2015
在微软官网上下载vs2015的社区免费版并安装，之前安装过其他版本的VS不用卸载。
2.下载安装CUDA8.0
根据自己的电脑配置选择相应的下载包，尽量选择下载本地安装包，在线安装包可能会出现小错误。
3.下载安装CUDNN v5.0
注意这里的CUDNN版本，若下载其他版本的CUDNN可能与CUDA8.0不兼容
下载cuDNN v5（官网下载相应的系统版本），将解压出的三个文件夹剪切到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0覆盖相应文件夹。
4.下载caffe的第三方支持包thirdparty
将百度云中的thirdparty压缩包解压到 caffe-windows-ms\windows\thirdparty并将caffe-windows-ms\windows\thirdparty\bins的完整路径添加到path环境变量。
5.将mnist.zip解压到路径caffe-windows-ms\data\mnist
批处理文件create_mnist-lmdb.bat 和 train_lenet.bat 复制到
caffe-windows-ms\examples\mnist
6.将caffe-windows-ms/windows/中的文件CommonSettings.props.example重命名为CommonSettings.props，打开GPU Compute Capability查找对应的显卡计算容量， 3.0的需要将CommonSettings.props（用写字板打开）中的
<CudaArchitecture>compute_52,sm_52;compute_60,sm_60</CudaArchitecture>
改为
<CudaArchitecture>compute_30,sm_30;compute_52,sm_52</CudaArchitecture>
其他显卡改成
<CudaArchitecture>compute_35,sm_35;compute_52,sm_52</CudaArchitecture>
7.需要python支持的往下拉找python支持，建议尽量安装这个。
（笔者当时没有安装Python相关配置，导致LIBCAFFE中的一个Python相关的文件编译失败）
确认CommonSettings.props中部分配置如下。
修改
<MXNetSupport>false</MXNetSupport>
修改props配置文件中的CudnnPath和PythonDir
8.用VS打开caffe-windows-ms\windows\caffe.sln，设置release模式。
若提示需要加载相关组件如Python组件，则按提示操作
9.对libcaffe项目右键生成，生成成功后再生成caffe.sln的解决方案
10.测试环境是否配置成功
caffe-windows-ms\examples\mnist\create_mnist-lmdb.bat
制作数据，train_lenet.bat训练数据，可以编辑更改
（结果日志应该在C:\Users\用户名\AppData\Local\Temp内以“caffe.exe.”开头）
训练截图如下。
PYTHON支持安装
- 安装anaconda python 27版本，官网免费下载安装。
- 进入CMD运行下面代码
conda install protobuf
如安装过其他Python可以使用
pip install protobuf - 添加环境变量PythonDir指向anaconda安装目录
修改.\windows\CommonSettings.props 中的python 路径<PythonDir> C:\Users\xxxx\Anaconda2\</PythonDir>指向anaconda安装目录。 - 继续安装教程第8步
- 安装完成后添加环境变量，“PythonPath” 指向 caffe_root\Build\x64\Release\pycaffe
- 进入cmd依次输入python ,import caffe测试是否通过
