折騰了幾天，終於在windows系統上成功配置了Caffe環境，期間遇到了很多問題，每個問題的解決也都花了不少時間，查過挺多資料，感覺挺有意義，這里寫篇博客記錄一下。
原來我使用的CUDA版本是7.5，參照win7環境下CUDA7.5的安裝、配置與測試（VS2010） 辛辛苦苦編譯生成了caffe.exe，愣高興了一晚，結果當我用caffe對手寫字體庫mnist進行訓練時，悲劇了！運行時出現
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version.
意思就是你的顯卡驅動版本與CUDA的版本不匹配，直接一點就是你的顯卡太辣雞了！不適合這么高版本的CUDA。
我一看，完了，太沖動了，辛辛苦苦編譯完caffe.exe，還沒能用上，就出現致命的問題！第一時間就是想着怎么補救，將問題拋給百度，順道爬牆去了google，給的答案基本都是將顯卡驅動升級至最高版本或者是卸載CUDA7.5，或一個與你的顯卡驅動能匹配的CUDA版本。我自己的電腦，我是知道的，用着學校實驗室批發回來的電腦，顯卡肯定是不行的，而且驅動已經是最新版本。想到這，我又開始懷疑，可能我電腦的顯卡根本就不支持CUDA。越想越着急，我下定決心要把這件事弄清楚！下面正式開始！
一、VS2013的安裝
現在visual Studio已經免費了，微軟真的是體恤中國的科研人士，致敬！安裝在這里就不多提了，官網上下載就好，還有中文版的-。-
二、Opencv2.4.10的安裝
開源計算機視覺庫，現在已經更新到3.0了，我比較傳統，還在使用2.4.10，下載和安裝也不多提了-。-
三、CUDA的安裝
檢查顯卡
首先最重要的一點是，你得確認你的顯卡是否支持CUDA。CUDA是NVIDIA廠商推出的運算平台，如果顯卡廠商不是NVIDIA，那么，我“不負責任”地說，CUDA不適合你的電腦，到別處玩沙去吧！（或許已經有其它廠商制造的顯卡支持CUDA了，但絕大部分，都不支持）。如果你的顯卡是N卡，也沒急着偷笑，因為太老的N卡也是要去邊上玩沙的。
我的機器的基本配置：
- 處理器 intel i3-2120
- 內存 8GB
- 顯卡 NVIDIA GeForce 405 OEM 512MB
- 系統 Windows7 64bit
配置很差吧，我都懶得港-。-！
首先可以在NVIDIA的官方網站查看顯卡是否在支持的列表中。下面我截了兩幅圖，為了圖文並茂而已，而且也只是部分。
我在這上面沒查到我的GeForce 405，心想完了，科研舉步維艱啊！后來又想，可能我這個顯卡年代過於久遠，人家懶得在列表里列出來，況且您好我截了兩張圖都還沒列全呢！后來我不斷查資料時，發現有博主說，上面那個表不是特別全，然后給了一個NVIDA的硬件設備網站，說是可以在上面查看是否支持！就是這個鏈接——>點我
還有的說法是說GPU-Z也可以查看是否支持，
不過聽說這個軟件有時會失准，所以最好還是查看硬件的支持信息。
開始安裝
看來我的顯卡還是支持CUDA的，接下來就要選一個合適版本的CUDA了。那怎么知道我的顯卡支持的CUDA最高版本是哪一個呀？為此我又百度了很久，終於功夫不負有心人，在一個論壇的網友提問中找到了答案。
有時真的是感慨互聯網搜索功能之強大！你遇到的問題，基本上都會有人遇到過並解決！
於是乎，我就打開了NVIDIA控制面板，找到了NVCUDA.DLL信息顯示欄，截圖如下：
看來我的顯卡支持的CUDA最高版本只到6.5，現在都出到8.0了，再次感慨電腦配置之差！
下載了正確的CUDA版本，安裝便是，在這里提醒兩點：
1、不要選擇精簡模式安裝，而是全部安裝，因為選擇精簡安裝后，SDK包是默認不安裝的，但是實際使用時，是要用到SDK中的內容的。
2、在安裝過程中，提示："This graphics driver could not find compatible graphics hardware...."，一定不要點“繼續”,如果點了，后續你就會遇到開頭我說的那種問題，所以，一定慎重！
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version.
所以安裝CUDA之前，一定一定要確定好你的顯卡支持的最高版本，尤其是那些顯卡老舊的人（最新換的顯卡就無所謂啦，裝個最高版本的，妥妥的！）
驗證CUDA是否安裝完成並能使用
安裝完之后，得確認是否安裝正確，打開命令提示框cmd，輸入命令“nvcc -V”，如果安裝正確，會顯示下面的結果：
顯示CUDA的版本是V6.5.13。
當然，這只是表明你安裝CUDA正確，但並不表示能用，要驗證是否能用，還需使用到CUDA提供的例子。
1、在例子的安裝目錄下，找到解決方案的名字。比如我的例子的安裝路徑是
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.5
然后在
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.5\1_Utilities
下，找到bandwidthTest文件夾下的bandwidthTest_vs2013.sln ，有幾個不同版本的解決方案，我使用的是vs2013，所以選擇這個。
2、開始編譯，運行生成控制台程序如下：
看到Result=PASS 就可以安心了。
還有一個例子是deviceQuery文件夾下的deviceQuery_vs2013.sln ，編譯后運行的結果如下：
同樣，看到Result=PASS 就可以放心了！
到這里，CUDA確定是可用了，可以起身抽支煙放松放松~
四、caffe環境的配置
我配了幾次caffe環境，每次都是參照這個博文里的步驟配置的http://blog.csdn.net/chenqibob/article/details/52135614
雖然使用的是CUDA7.5，但步驟是一致的，參考的時候注意路徑、環境變量、依賴庫、包含目錄、庫目錄等問題即可！
遇到的問題：
1、出現“應用程序無法正常啟動（0xc000007b）”
可能是因為：
a.需要把./3rdparty/bin的路徑加入到系統環境變量Path中；
b.之前使用的opencv是win32位的，而caffe使用的Release是64位配置的，因此在環境變量中既要配x86的opencv的vc12\bin，也要有x64的vc12\bin。
2、在使用CUDA6.5版本生成解決方案后，編譯時，出現：
【conv_layer.cu】 錯誤 78 error: too few arguments in function call
點擊這個錯誤，定位到錯誤行
在某論壇上看到的解決方法是在最后加入第四個參數“false”，即更改為
重新編譯后，該錯誤消失。
3、在使用CUDA6.5版本編譯時，遇到了一個問題：
CUDA fatal error "Invalid device function "
出現這個問題，說明你的gpu超荷載了，你得查查自己的gpu的計算能力，怎么查呢？我用的是GPU-Z查看的，
我的gpu的計算能力為1.2（極低！），但我參照博客配置時，在code Generation中使用的是compute_20，sm_20，所以一直出錯，后來按照自己的計算能力，更改一下就編譯通過了！
另外我想補充的是以下幾點：
1、CUDA的用處：目前隨着硬件技術的進步，常使用GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）來進行神經網絡算法的訓練及實現。GPU計算的基礎是Nvidia的CUDA環境。
2、Caffe的主版本（caffe-master）只支持Linux，所以要下載專門的caffe windows版本。
3、Caffe的編譯需要第三方庫的支持，3rdparty即為所需的第三方庫，通常包括了：
a.boost函數庫，下載地址是http://www.boost.org/ ，下載需要的版本庫。
b.Opencv開源計算機視覺庫，到官網下載就好。
c.OpenBlas，是一個高性能的多核BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms，基礎線性代數子程序庫），下載地址是http://www.openblas.net/ ，注意要下載64位的window版本。
d.glog是google的開源API，但是google是上不去的，翻牆吧-。-
e.levelldb，也是谷歌的開源庫，下載地址也在google上，不過這里有個鏈接可以直接下載https://leveldb.googlecode.com/archive/windows.zip
f.protobuf，也是谷歌的開源庫，下載地址也在google上，在百度雲找到一個版本http://pan.baidu.com/s/1pJlZubT
參考博客：
1、在Windows8.1上安裝CUDA （【檢查顯卡】參照內容）
2、CUDA7.5安裝和vs2013配置 （【安裝CUDA】參照內容）
3、Win7_64bit + VS2013 + CUDA7.5 + Opencv2.4.10 成功配置Caffe環境（【配置caffe環境】參照內容）
4、配置Caffe+VS2013+CUDA 6.5+Windows 8.1 64位系統（【遇到的問題之2】參照內容）
5、cuda-convnet在Windows下的使用 錯誤（error：invalid device function） （【遇到的問題之3】參照內容）
感恩！
以上。