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Win7配置caffe（無GPU）
配置環境：
必須：win7 64 + vs2013
Win7 64位旗艦版要升級到service spack（因為是在vs2013下，想安裝vs2013，得將旗艦版升級到Service Pack1），如下圖
Vs2013
本人申請的服務器，無GPU，如圖：
計算機-屬性-設備管理器
（如果你的是NVIDIA，需要下載CUDA，不着急下面先看）
本人python2.7.12（不是安裝的anaconda，當然建議安裝這個）
Matlab2016a
步驟就是按照happernear大神寫的來的，
中文版安裝教程：http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231
英文版教程：（如果你運行成功，請給happynear大神點贊）
https://github.com/happynear/caffe-windows
現在我再詳細的演示一下：
1. 從caffe官方master分支fork過來的源代碼：https://www.github.com/happynear/caffe-windows
有大神自己親手制作的第三方庫（是20160510而不是0326的）：
http://pan.baidu.com/s/1eStyfrc
2.解壓這兩個，且將D:\deeptools\3rdparty20160510里面的三個文件夾復制粘貼到D:\deeptools\caffe-windows-master\3rdparty
3. 雙擊./src/caffe/proto/extract_proto.bat批處理文件來生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc兩個c++文件，和caffe_pb2.py這個python使用的文件。
4. 如果你的顯卡比較老或者沒有顯卡，請使用./build_cpu_only/MainBuilder.sln。（大家看到我的顯卡不是NVIDA的，所有我沒有安裝CUDA或是CUDNN）
5.現在先要查看且配置一下：
如圖中所示對於caffe右擊屬性，我們看到附加包含目錄中有3rdparty/include。
然后對caffelib右擊屬性，查看附加包含目錄中也有這個3rdparty/include。
如果你要配置matlab接口，請對matcaffe右擊屬性，將附加包含目錄中寫入你的matlab安裝目錄。
如果你要配置你的python接口，將你的python安裝目錄按圖中引入。
然后按圖中將自動后面的Debug改為Release，后面win32改為×64，進行編譯即按紅框內的綠色三角，大約等半個小時。。
出現如下結果：
注意：如果出現圖中錯誤
解決方法：
改為自己的matlab安裝目錄。。
然后右擊重新生成。
查看
出現 caffe_mexw64 即成功，
使用python，再次確認：
要用python的：右擊pycaffe生成，結果：
然后查看，出現了_caffe.pyd,成功。
6.接下來進行測試：到 http://pan.baidu.com/s/1mgl9ndu 下載已經轉換好的MNIST的leveldb數據文件，解壓至./examples/mnist文件夾中，
然后運行根目錄下的run_mnist.bat即可開始訓練，訓練日志會保存在./log文件夾中，以INFO開頭，txt格式的日志文件中。
出現以下問題
打開LOG日志查看
解決方法：
打開且修改將GPU改為CPU
又出現了這個問題。。。，自己感覺是在過程中，當時參考了很多，有很多都修改了，所以，我重新加載了原始的example文件夾，然后重新下載了測試的，將其中的
修改
又重新run_minist
在訓練中, 要知道minist數據集 迭代次數為10000, 如果想要提前結束，不要直接關cmd 要按先Ctrl+Break保存當前工作狀態，然后Ctrl+C終止訓練。成功！！！
7.matlab接口（用matlab的看這里）
（1）把文件夾 。。caffe-windows-master/3rdparty/bin添加到系統環境變量中，如下：
（2）把3rdparty/bin中的dll文件，拷貝到 “caffe-windows-master/matlab+caffe/private“中，如下：
復制粘貼到
（3）matlab測試 打開到如下路徑
“caffe-windows-master/matlab/demo/classification_demo.m”，
classification_demo.m需要文件bvlc_reference_caffenet.caffemodel，可以到
http://dl.caffe.berkeleyvision.org/
下載，下載后放到“models/bvlc_reference_caffenet/”中；
（4）運行[scores, maxlabel] = classification_demo();
運行結果：
至此matlab配置測試成功。
8.python 接口（用python的看這里）
（1）首先我們要注意到https://github.com/happynear/caffe-windows
我們得安裝一些python包，需要的包查看下面的requirements
（2）現在查看一下自己的python都安裝好了哪些包，打開菜單-cmd，輸入pip list，或是pip freeze
（3）現在安裝這些包，下載網址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 大部分都可以從這里找到
順序：numpy -> scipy-> matplotlib -> scikit-learn,其他不知
建議網址 http://www.cnblogs.com/LiuSY/p/5710652.html
安裝numpy：
將numpy.whl下載到python安裝目錄D:\Python27\Scripts。然后打開cmd，切換到D:\Python27\Scripts，輸入pip install numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl回車顯示successfully install 成功
安裝cython：（都是要先從網上下載.whl）
安裝scikit-image時需要的包比較多：
從下圖我們可以看到 collecting networkx所以我們就需要去網址下載這個networkx
然后pip install，
然后看到安裝nexworkx時，collecting decorator，那我們就再下載這個 pip install
然后再次安裝networkx
看到安裝scikit-image還需要collecting dask繼續下載安裝dask
看到安裝scikit-iamge還需要pillow繼續下載安裝
看到還需要toolz
繼續下載安裝tooz，，，然后安裝scikit-image
安裝six、pyyaml、Pandas、nose、h5py、ipython。。都和上面一一樣下載然后pip install
（可以經常pip list，對照查看自己還差哪個）
現在還需要python-gflags、protobuf、leveldb比較麻煩安裝
下載python-gflags：
然后 解壓， cmd到解壓目錄，python setup.Py install
出現這個結果
這里出現gflags就成功了
現在安裝leveldb
下載並解壓 然后用vs2013打開紅框里的類型是Microsoft ，，，，
注意紅框里的幾個地方有需要修改的請修改，
生成
然后按照下圖中4.
將紅框里的復制到
打開cmd切換到
出現hello world 成功安裝
安裝protobuf
下載protobuf-3.0.0 下載網址
http://www.vdisk.cn/GoogleAuthenticator/protobuf-python-3.0.0-beta-2.tar.gz.html
然后解壓，然后打開到python，查看readme
打開cmd 到這個目錄，輸入python setup.py build回車，python setup.py test回車，
python setup.py install回車，
查看且把紅框里的復制到
Ok 安裝成功
（4）測試python caffe
打開python，輸入import caffe 沒出錯即成功
注意：安裝網上給的網址protobuf https://github.com/google/protobuf
會出問題：
要升級安裝protobuf3.0.0
9.C++接口
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51355143 無親測不知道可不可行