官方下载:
然后
直接修改caffe目录下的windows目录下的项目的props文件配置支持哪些特性,然后直接打开vs的项目编译即可完成,怎一个爽字了得(nuget自动处理依赖问题)
(1)注意修改python的绑定为true,
(2)matlab的绑定为true,
(3)usecudnn为false
(4)cuda arch为compute_30 和sm_30(这个根据你自己的显卡计算能力确定, 注意CUDA7.5已经不支持计算能力小于30的显卡了,悲剧!
(5)在运行的时候如果出现Invalid device function则表明GPU的架构错了,
(6)此外CUDA7.5删除了compute_20以及sm_20
 
如果用C编写Python扩展找不到Python27_d.lib
方法一:直接安装debug版本的python27
方法二:
1.将python安装目录下libs目录里的python27复制一份并命名为python27_d.lib
2.修改include目录下的pyconfig.h,将#define Py_DEBUG注释掉
 
还有一个问题我发现在群里经常有人会问就是编译绑定的caffe的问题
 
首先你得在caffe根目录执行
make matcaffe
make pycaffe
来编译matlab的绑定和python的绑定
上面这两个命令,你自己根据自己的需要执行,如果你想编译python的绑定的话,就执行下面的。
 
居然有人不会添加路径到python
好吧,自己到caffe/python路径下打开终端,然后执行python,输入import caffe
windows版本的在E:\caffe-win\Build\x64\Release\pycaffe下执行python,输入import caffe。
 
windows本班的caffe的matlab则需要将E:\caffe-win\Build\x64\Release\matcaffe加入到路径即可。
linux版本的caffe则需要将caffe/matlab加入到matlab的路径
 

-------------------------------------------------------------------------------------------------

 

 

1.首先去github上下载微软的caffe 
https://github.com/Microsoft/caffe 
解压文件到任意位置 
2.下载CUDA7.5,并安装 
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 
下载cuDNN v4 
cuDNN需要申请才能下载,这里我提供网盘给大家http://pan.baidu.com/s/1pJVB0tt 
将cuDNN解压后,cuDNN中有bin、include、lib文件夹,要把文件夹中的东西提取出来,放进cuda的bin、include、lib文件夹中,我的cuda路径在 
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5 
3.下载Python 
这里使用的是WinPython集合包,请下载64位版本 
https://sourceforge.net/projects/winpython/files/WinPython_2.7/2.7.10.3/ 
安装WinPython 
注意:下载64位python2.7版本,如果不用winpython,anaconda也是可以的 
4.安装vs2013,这里注意vs2013的安装最好安装在默认的C盘位置。 
如果不是在C盘位置,会报错“E:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native \OpenCV.targets(57,5): error MSB3030: 无法复制文件“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\redist\x64\Microsoft.VC120.CRT\msvcr120.dll” 
这个是可以解决的,你找到你安装的vs目录下,找到Microsoft Visual Studio 12.0文件夹,整个复制到他这个位置即可 
5.打开caffe-master\windows文件夹,复制CommonSettings.props.example,再将CommonSettings.props.example重命名为CommonSettings.props。 
用文本格式打开CommonSettings.props, 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe 
将false改为true; 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe 
改为 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe,如果是安装的是anaconda,可以改为C:\Anaconda,确保下一级中有python.exe即可; 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe 
将路径改为你matlab的安装路径即可 
6.编译caffe 
点击E:\caffe-master\windows文件夹里的Caffe.sln,这时你发现解决方案的9个项目中libcaffe和test_all 没有加载成功。不过不影响,先把编译器切换到Release x64.然后点击本地windows调试器,nuget会先下载安装需要的一些库文件,下载完后后继续编译操作,中间可能会出现一些报错 
在解决方案后中右击每一个项目,属性->C/C++,把“警告等级”调整为等级3,把“将警告视为错误”改成否。 
报错“error C2220: 警告被视为错误 - 没有生成“object”文件”,解决方法是用vs2013打开这里报错的cpp,然后点击保存即可。我这里是nuget中的boost报错。

这里只是完成了 libcaffe项目的编译,下面一个一个右击剩余的8个项目,然后点击“生成”,即可。 
7.添加变量 
在环境变量的用户变量中,新建用户变量,变量名“PythonPath”,变量值“E:\caffe-master\Build\x64\Release\pycaffe”。 
至此,已完成caffe在win7上的配置,python和matlab接口已配置完毕,可以打开winpython,输入import caffe,如无报错,则caffe配置成功

官方下载:
然后
直接修改caffe目录下的windows目录下的项目的props文件配置支持哪些特性,然后直接打开vs的项目编译即可完成,怎一个爽字了得(nuget自动处理依赖问题)
(1)注意修改python的绑定为true,
(2)matlab的绑定为true,
(3)usecudnn为false
(4)cuda arch为compute_30 和sm_30(这个根据你自己的显卡计算能力确定, 注意CUDA7.5已经不支持计算能力小于30的显卡了,悲剧!
(5)在运行的时候如果出现Invalid device function则表明GPU的架构错了,
(6)此外CUDA7.5删除了compute_20以及sm_20
 
如果用C编写Python扩展找不到Python27_d.lib
方法一:直接安装debug版本的python27
方法二:
1.将python安装目录下libs目录里的python27复制一份并命名为python27_d.lib
2.修改include目录下的pyconfig.h,将#define Py_DEBUG注释掉
 
还有一个问题我发现在群里经常有人会问就是编译绑定的caffe的问题
 
首先你得在caffe根目录执行
make matcaffe
make pycaffe
来编译matlab的绑定和python的绑定
上面这两个命令,你自己根据自己的需要执行,如果你想编译python的绑定的话,就执行下面的。
 
居然有人不会添加路径到python
好吧,自己到caffe/python路径下打开终端,然后执行python,输入import caffe
windows版本的在E:\caffe-win\Build\x64\Release\pycaffe下执行python,输入import caffe。
 
windows本班的caffe的matlab则需要将E:\caffe-win\Build\x64\Release\matcaffe加入到路径即可。
linux版本的caffe则需要将caffe/matlab加入到matlab的路径
 

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1.首先去github上下载微软的caffe 
https://github.com/Microsoft/caffe 
解压文件到任意位置 
2.下载CUDA7.5,并安装 
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 
下载cuDNN v4 
cuDNN需要申请才能下载,这里我提供网盘给大家http://pan.baidu.com/s/1pJVB0tt 
将cuDNN解压后,cuDNN中有bin、include、lib文件夹,要把文件夹中的东西提取出来,放进cuda的bin、include、lib文件夹中,我的cuda路径在 
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5 
3.下载Python 
这里使用的是WinPython集合包,请下载64位版本 
https://sourceforge.net/projects/winpython/files/WinPython_2.7/2.7.10.3/ 
安装WinPython 
注意:下载64位python2.7版本,如果不用winpython,anaconda也是可以的 
4.安装vs2013,这里注意vs2013的安装最好安装在默认的C盘位置。 
如果不是在C盘位置,会报错“E:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native \OpenCV.targets(57,5): error MSB3030: 无法复制文件“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\redist\x64\Microsoft.VC120.CRT\msvcr120.dll” 
这个是可以解决的,你找到你安装的vs目录下,找到Microsoft Visual Studio 12.0文件夹,整个复制到他这个位置即可 
5.打开caffe-master\windows文件夹,复制CommonSettings.props.example,再将CommonSettings.props.example重命名为CommonSettings.props。 
用文本格式打开CommonSettings.props, 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe 
将false改为true; 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe 
改为 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe,如果是安装的是anaconda,可以改为C:\Anaconda,确保下一级中有python.exe即可; 
win7 配置微软的深度学习caffe    win7 配置微软的深度学习caffe 
将路径改为你matlab的安装路径即可 
6.编译caffe 
点击E:\caffe-master\windows文件夹里的Caffe.sln,这时你发现解决方案的9个项目中libcaffe和test_all 没有加载成功。不过不影响,先把编译器切换到Release x64.然后点击本地windows调试器,nuget会先下载安装需要的一些库文件,下载完后后继续编译操作,中间可能会出现一些报错 
在解决方案后中右击每一个项目,属性->C/C++,把“警告等级”调整为等级3,把“将警告视为错误”改成否。 
报错“error C2220: 警告被视为错误 - 没有生成“object”文件”,解决方法是用vs2013打开这里报错的cpp,然后点击保存即可。我这里是nuget中的boost报错。

这里只是完成了 libcaffe项目的编译,下面一个一个右击剩余的8个项目,然后点击“生成”,即可。 
7.添加变量 
在环境变量的用户变量中,新建用户变量,变量名“PythonPath”,变量值“E:\caffe-master\Build\x64\Release\pycaffe”。 
至此,已完成caffe在win7上的配置,python和matlab接口已配置完毕,可以打开winpython,输入import caffe,如无报错,则caffe配置成功