前段時間在筆記本上配置了Caffe框架，中間過程曲曲折折，但由於懶沒有將詳細過程總結下來，這兩天又在一台配置較高的台式機上配置了Caffe,配置時便非常后悔當初沒有寫到博客中去，現已配置好Caffe,故應當立即寫到博客中去，不可再拖延~
准備工具：Win7(64位)；Caffe;vs2013;anaconda;
(附注：1.Caffe下載鏈接：https://github.com/Microsoft/caffe（這其中有兩個版本，一個是Caffe-Windows(微軟制作),一個是Caffe-Master（賈教授的作品），兩者區別就是Master共16個項目，比Windows多一個Caffe Managed 項目，筆者用的是Master版本，不過網上用Caffe-Windows的也很多，應該都可以用。。
2.VS2013迅雷下載鏈接：http://download.microsoft.com/download/B/1/9/B1932B8C-1046-4773-A1DD-4AB5C0978637/vs2013.2_ult_chs.iso，筆者這里用的VS2013的update2版本，之前在筆記本上用的是update5版本沒出什么問題，現在在台式機上用update5版本，在加載Caffe項目時，提示要升級項目中的庫（我懷疑update5和VS2015有點聯系。。網上說VS2015對Caffe的兼容性並不太好，后來我也出了各種問題，有可能是我操作的問題，各位可以自行操作）
3.anaconda下載：直接上Anaconda的官網，找到對應於自己的系統，所用Python版本的anaconda，下載下來，筆者這里用的是ananconda2。
4.再附一下matlabR2013a的鏈接，防止以后要用m接口:
ed2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].Matlab.2013awww.downpk.com.iso|6049900544|94208016c2c5117bb59366121c94eae6|h=dinulprqreviimkaz7jzzzfeoezomixt|/
下載好所需的工具后，我們就開始配置了：
1.首先解壓Caffe-Master文件夾，復制Windows->CommanSetting.props.example文件，重命名為CommanSetting.props文件，並刪除原始的.example文件，如下：
如果不刪除.example文件，打開.props文件時，可能就會出現如下的問題：
2.用VS打開Windows->Caffe.sln解決方案，在CommanSettings.props文件中修改相應內容：
（筆者這里只用CPU和Python接口）
注意！這里只需要修改上圖中的第7、8、13、48行，其他地方不要修改！！！要不然編譯的時候會出現各種語法錯誤以及其他*疼的問題。。。
對了，這里有可能出現libcaffe和test_all加載失敗的情況，這時候刪掉Caffe-Master文件夾，重新進行解壓，重新打開，基本可以解決：
3.修改好配置文件后，就可以進行編譯Caffe了(注意：一定要使用Release格式，要不然后期用caffe.exe訓練網絡時時間很長)：
這時候，會彈出一個框，表示正在在下第三方庫，里面包括openCV之類的庫，下載完后可以發現：
不過如果是學校的網，由於是內網，下載速度將會很慢，可能會各種無響應或者無法連接到遠程服務器等等（我當時花了n個小時，阿西吧。。），各位可以在網上下載好NuGetPackages文件夾直接放在Caffe-Master並列文件夾中，編譯之前進行如下操作：
取消掉上圖中的兩個鈎，不過這種方法筆者沒有試（快要放棄的時候NuGet程序包還原好了。。。，注意，若用內網下載的時候最好不要進行操作。。。）
編譯中間可能會出現以下幾種情況：
（1）生成解決方案失敗，提示說無法打開libcaffe.lib之類的error。解決方法是直接對libcaffe重新生成，或者直接生成一次
然后，接着會出現的問題：沒有生成object文件；解決辦法：雙擊此錯誤，保存彈出來的框，然后再對libcaffe“重新生成一次”
還有出現一些錯誤有可能有幫助的操作，右擊項目，在屬性->C/C++->常規中，設置 將警告視為錯誤 為否。
還有可能是提示無法打開包括文件python.h之類的，可以先在配置文件里取消python接口，編譯整個項目，這個錯誤就不會產生，然后再將pycaffe設為啟動項目，同時設置python接口，再編譯pycaffe即可；
出現其他錯誤就需要各位自己在網上進行搜索了。。。。。
編譯成功后，設置屬性：
然后運行caffe.cpp，按ctrl+F5進行編譯：
如果出現一下情況：
解決辦法是重啟電腦
出現下面的窗口說明編譯成功：
以上，我們就暫時配置好了Caffe,現在我們可以用Caffe來跑一下最簡單的mnist數據集，方法如下：
1.（1）去官網http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下載mnist數據集。
下載后解壓到E:\caffe\data\mnist，放在兩個文件夾中，如下圖所示：
2。在caffe根目錄下，新建一個create_mnist.bat，里面寫入如下的腳本：
然后雙擊該腳本運行，即可在E:\caffe\examples\mnist下面生成相應的lmdb數據文件：
3.
修改E:\caffe\examples\mnist\lenet_solver.prototxt，將最后一行改為solver_mode:CPU，
修改E:\caffe\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt，如下所示，左面為原始的，右面為修改后的：
4.在caffe根目錄下，新建train_mnist.bat，然后輸入如下的腳本：
當然筆者在這里也將Release改成了Rebug~
然后雙擊運行，就會開始訓練，訓練完畢后會得到相應的准確率和損失率
好了，現在我們來配置python接口：
對pycaffe項目進行編譯，設置為Release方式，編譯好后，會在E:\caffe\caffe-master\Build\x64\Release中找到pycaffe文件夾,將其復制到E:\Anaconda2\Lib\site-packages即可，然后在python.exe輸入import caffe，一般會出現no mpodel named google.protobuf這種錯誤，注意這里要在cmd中使用
pip.exe install protobuf命令（不要用conda install protobuf指令，會出現UnicodeEncodeError錯誤;使用pip指令前要先安裝pip，使用conda install pip即可，安裝好后某些人使用pip install protobuf時可能會出現'install' is a unknown or unsupported command的情況，這種情況是由於
你的電腦還安裝了其他pip.你可以使用 where pip來查看）
安裝好后，再使用import caffe就可以了，至此，所有配置就大功告成了，在這里建議各位配置的時候千萬要靜下心來，遇到錯誤要積極地搜索，還有就是搜索的時候不要畏懼英文網站，其實好多很好的回答就在上面（比如我之前的ipip指令遇到的install問題），只是大部分人容易一看到英文就畏懼了，
所以一定要靜下心來，一步一步分析，邏輯推理，找出問題錯誤所在，並找出解決方法，這將是一種非常好的科學品質~
參考博客： http://www.cnblogs.com/cxyxbk/p/5902034.html
http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143?locationNum=6&fps=1
http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52415090