總體步驟：
1. 安裝顯卡驅動
2. 安裝CUDA8.0
3. 安裝CuDNN_v5.1
4. 安裝Caffe
5. Caffe example測試
詳細步驟：
1. 安裝顯卡驅動
1.1 查看顯卡型號。
右鍵計算機->設備管理器->顯示適配器
1.2 下載對應型號的最新顯卡驅動。
地址：http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
1.3 雙擊.exe文件安裝
2. 安裝CUDA8.0
2.1 登錄官網下載CUDA8.0
地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
2.2 雙擊.exe文件安裝
2.3 驗證CUDA8.0已正確安裝
2.3.1 打開cmd，輸入nvcc -V。結果如下圖。
2.3.2 編譯CUDA8.0自帶的samples
在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0目錄下，用vs2013，打開Samples_vs2013.sln，在Release下，選中解決方案Samples_vs2013，重新生成解決方案。第一次編譯的時候，會提示找不到”d3dx9.h”、”d3dx10.h”、”d3dx11.h”頭文件，可從這里下載DXSDK_Jun10.exe，按照默認安裝。（安裝時可能出現錯誤S1023，可參考https://support.microsoft.com/en-us/help/2728613/-s1023-error-when-you-install-the-directx-sdk-june-2010解決）。重新打開Samples_vs2013，再次重新編譯，全部編譯成功。
2.3.3 測試CUDA8.0運行是否正常
執行C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64\Release目錄下的deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe。結果如下圖。
2.4 將CUDA添加到系統路徑
在計算機上點右鍵，打開屬性->高級系統設置->環境變量，可以看到系統中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0兩個環境變量，接下來，還要在系統中添加以下幾個環境變量：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
然后，在系統變量 PATH 的末尾添加：
;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
重新啟動計算機。
3. 安裝CuDNN_v5.1
3.1 登錄官網下載CuDNN_v5.1
地址：https://developer.nvidia.com/cudnn（需要注冊賬號）
3.2 下載完成后解壓。
cuda目錄下有bin，include，lib三個文件夾。
3.3 拷貝目錄至CUDA8.0的文件夾
分別將cuda\bin、cuda\include、cuda\lib三個目錄中的內容拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0對應的bin、include、lib目錄下即可。
4. 安裝Caffe
4.1 下載Caffe
地址：https://github.com/Microsoft/caffe
4.2 用VS2013生成解決方案
進入caffe-windows\windows文件夾，用VS2013打開caffe.lsn。然后，將libcaffe設為啟動項，並改為Release模式，再點生成解決方案，生成NugetPackages文件夾。
生成時遇到bug： error : CommonSettings.props not found!
解決方法：將caffe-windows\windows下的CommonSettings.props.example復制一份，並重命名為CommonSettings.props
生成時遇到bug： error MSB4019: The imported project "C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations\CUDA 7.5.props" was not found. Confirm that the path in the <Import> declaration is correct, and that the file exists on disk.
解決方法：打開CommonSettings.props，將其中的<CudaVersion>7.5</CudaVersion>改為<CudaVersion>8.0</CudaVersion>
生成時遇到bug： Error 8534 error C2220: warning treated as error - no 'object' file generated (..\..\src\caffe\util\math_functions.cpp)
解決方法：用VS2013打開alt_sstream_impl.hpp，點擊保存。用VS2013打開math_functions.cpp，點擊保存。
4.3 3rdparty
在caffe源碼的根目錄下建立個3rdparty文件夾，把文件解壓進去就可以了。解壓好之后，要將3rdparty/bin文件夾添加到環境變量的PATH中，這樣才能讓程序找到這些第三方庫的dll。
地址：http://pan.baidu.com/s/1bSzvKa
4.4 添加python接口
4.4.1 修改CommonSettings.props
打開CommonSettings.props，將<PythonSupport>false</PythonSupport>改為<PythonSupport>true</PythonSupport>。
將<PythonDir>C:\Miniconda2\</PythonDir>修改為<PythonDir>python安裝路徑</PythonDir>
4.4.2 安裝anaconda
地址：https://www.continuum.io/downloads/
下載完成后，點擊.exe文件安裝。
4.4.3 安裝必要的python包
輸入如下語句：
conda install --yes numpy scipy matplotlib scikit-image pip
pip install protobuf
4.4.4 修改pycaffe項目配置屬性
右鍵pycaffe，屬性，C/C++附加包含目錄，把python的<安裝目錄>\lib\site-package\numpy\core\include目錄添加進去。
4.4.5 編譯pycaffe
編譯pycaffe項目，編譯后生成pycaffe。將<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe\caffe文件夾復制到<python_root>\lib\site-packages。打開cmd，輸入python，輸入import caffe。若不報錯則編譯成功。
5. Caffe example測試
這里以經典的mnist為例，測試剛剛編譯好的windows版Caffe。
打開cmd，cd進入<caffe_root>。輸入Build\x64\Release\caffe.exe train -solver examples\mnist\lenet_solver.prototxt
運行結果如下圖：
若網絡正常訓練，則表示Caffe安裝成功~
參考鏈接：
http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51510785