win10+vs2013+cuda7.5+cuDnnv4+caffe-windows+matlab+python2环境配置

我在台式机和笔记本上分别配置了caffe环境，期间看了网上到目前为止的大部分教程，遇到了很多问题，特别是在windows上配置这个环境，问题更多，现在对整个安装过程和遇到的问题进行总结。

查看本机配置：查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，选中计算机-->右键属性 -->设备管理器 -->显示适配器：NVIDIA GeForce GT950

驱动安装：从 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载合适驱动

首先安装过程可以参考：https://github.com/Microsoft/caffe 很具体，只要读懂了它，出现一些错误再去找百度问问就没大问题了。下面是我的安装过程：

安装vs2013。① 安装地址：http://pan.baidu.com/s/1hrO6Kvi ②根据caffe-master的要求要安装2013版本的vs，比2012编译快；③vs要在cuda之前安装，以便于cuda对其进行配置。
安装cuda和下载cuDnnv4。①安装cuda7.5地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-75-downloads-archive，并且搭配v4或v5版本的cuDnn，我用的是v4,地址为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download （这个你就注册一下吧，不费事）②建议选择自定义，全部安装；③对于安装路径，默认安装在C盘下，将三个安装内容都安装在一个目录下也是可以的，eg:D:\cuda75。
cuDnn：将下载的cuDnn解压到cuda文件夹，将文件夹内部的三个文件拷贝到cuda目录下。若是按默认路径安装的cuda则拷贝到：\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v7.5路径下。直接拷贝是最直观的方法，还可以采用另一种方式下面会提到，这样方便更改cuDnn版本。
下面编译一下，cuda目录下的所有sample；①为了看看是否正确安装了cuda,②经常会出现找不到d3dx9.h、d3dx10.h、d3dx11.h，即使我的win10系统DirectX版本已经是11.3了，也会出现这个问题，那么执行下一步操作5。
下载安装文件DXSDK_Jun10，地址：http://pan.baidu.com/s/1qYHfhgC①我安装DXSDK_Jun10 过程中遇到不能下载.Net framework3.5的问题，是因为我关闭了系统更新，打开更新就可以了。配图如下。②及时解决了①问题，最后同样是安装错误界面，这个错误没关系，同样会在你的安装目录下出现Microsoft
DirectX SDK (June 2010)文件夹，即可。重新执行步骤4，编译所有sample。如果严格按照以上步骤，且版本都对，不会有其他问题。

win10+vs2013+cuda7.5+cuDnnv4+caffe-windows+matlab+python2环境配置

6. 到目前为止，cuda环境配置已经成功。

7. 下载miniconda2-64bit，地址：https://conda.io/miniconda.html ；注意要for all user 并且选择添加到环境变量。安装成功后，下载包：①conda install --yes numpy scipy matplotlib
scikit-image pip ②pip install protobuf

8.下载caffe-master，地址：https://github.com/Microsoft/caffe，拷贝\caffe-master\windows目录下的CommonSettings.props.example，重命名为CommonSettings.props。
用vs打开修改如下内容：

①下面内容表示是否支持该功能，支持就写"true"，看上面英文即可明白，我设置的是使用cuDnn，cuda7.5，支持python和matlab。（注意：电脑没有GPU可以设置CpuOnlyBuild为true，CpuOnlyBuild 和UseCuDNN不能同时为true）;

win10+vs2013+cuda7.5+cuDnnv4+caffe-windows+matlab+python2环境配置

②此处设置cuDnn路径：如果你的cuDnn是按照步骤3拷贝的，则不用改了。如果你不想拷贝，则需要按照上图方式改，见<wei : such as>.

③：在下图设置python和matlab路径：

这个很简单吧。路径在PythonDir和MatlabDir里修改。默认的是minicuda2和2014b

9. 好了，步骤8完成，既可以编译caffe.sln工程了。要在release下编译，首先依次单独编译下面三个工程，编译一下libcaffe看有没有啥错误，然后编译pycaffe和matcaffe.

这个一定会遇到问题的，只要你是在windows下(找度娘，轻松解决，因为多数都会遇到类似问题)。编译成功。在目录\caffe- master\Build\x64\Release下出现matcaffe和pycaffe文件夹。下面开始激动人心的，配置python和matlab了。胜利在此一举，别着急。
10.python环境：①将pycaffe里的caffe直接拷贝到\Miniconda2\Lib\site-packages目录下；or ②设置环境变量 PythonPath ： <caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe
11.matlab环境：①将\caffe-master\Build\x64\Release放到系统path下；& ②打开matlab添加路径：\caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe即可；matlab可能添加路径完事，需要重启软件才好用。
12.检查环境是否成功配置：①python: import caffe，不说找不到模块就好; ② matlab：输入 caffe.reset_all();出现下图内容就ok了。

最后总结一下，步骤9，编译caffe.sln工程遇到常见问题：

①编译时会下载NugetPackages，这是最考验网速的时候了。这是好vs会无响应，放心等待就好。

②出现error C2220: 警告被视为错误 - 没有生成“object”文件 (..\..\src\caffe\util\math_functions.cpp)：这是编码方式的问题。因为我们的系统大部分使用的是中文，而math_function.cpp文件是英文的。找到math_function.cpp文件vs打开，再保存即可

③无法打开输入文件“libcaffe.lib”：关键问题是在alt_sstream_impl.hpp 文件的编码上，用的是Linux的编码，改为windows编码即可，只要找到文件alt_sstream_impl.hpp文件用vs打开，再保持即可。这个文件在NugetPackages目录。

④出现error:找不到mxGPUArray，主要是由于matlab新版本中gpu文件夹已从\extern\include独立出来了，该文件在目录$(MatlabDir)\toolbox\distcomp\gpu\extern\include下，这个只要修改CommonSettings.props文件添加该目录即可，细心的你可能会发现，上面第8步的图片中，我已经添加了这个目录，请看下图。

⑤严格按照步骤安装后，还出现问题。重启软件，重启系统。

⑥在\caffe-master\matlab\demo目录下，有个classification_demo.m，可以运行试试。

1)未定义与 'char' 类型的输入参数相对应的函数 'caffe_'。修改路径：

2)Please download CaffeNet from Model Zoo before you run this demo：下载model的Git网址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet

3)下载和修改后，运行D:\test.m,测试D:\caffe-master\matlab\demo\classification_demo.m

是不是讲的太细，导致你安装太顺利，感觉没有挑战性啊！ hiahia

希望对你有帮助。

参考教程：http://www.cnblogs.com/alcohol/p/caffe-windows.html

参考教程：http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/52909864

PS：最后，建议大家还是尽量用Linux环境。