2017.6.6 我自己安裝了三天也沒安裝好，最后終於降版本看到這篇博客裝好了
轉自http://blog.csdn.net/z18234132948/article/details/52463296?locationNum=4&fps=1
一、准備
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本篇文章主要是為大家提供經測試過，搭建成功的caffe框架的源碼，從網上找到的各種資源，最終有一套成功的代碼，拿出來和大家分享，共同學習。
caffeWindows工具包(caffe-windows)以及第三方庫百度雲下載：鏈接: http://pan.baidu.com/s/1nuV9GGL 密碼: 35aa
第三方庫是從另外一篇博客中下載到的，能夠直接使用。
安裝vs2013
（我是從CUDA8.0重新裝的7.5，直接裝的沒卸載，最后兩個路徑再更新一下path中的幾個v7.5
Path中為了確保不出錯添加這些，有的沒有用但是我也加上了
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64
）
安裝CUDA7.5版，不需要額外安裝其他配置。可以去官網上下載。CUDA安裝的時候需要檢測硬件，會測試硬件是否支持，也就是說如果你不是使用N卡，是不可以安裝成功的。CUD下載地址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
CUDA在安裝的時候也會檢測是否安裝vs，所以，需要先安裝vs2013。
二、安裝和編譯
1.首先將caffe-window解壓（假設當前目錄為 E：\），然后將根目錄下的“3rdparty”文件夾中的數據全部刪除，並將3rdparty-peng文件內容復制至此文件夾中。並將“E：\caffe-window-master\3rdparty\bin ”這個路徑添加到環境變量path中。
2.找到“E：\caffe-window-master\src\caffe\proto”目錄下的“extract_proto.bat”文件，雙擊執行，生成“caffe.pb.cc，caffe.pb.h，caffe_pb2.py”三個文件。
3.caffe官網要求顯卡的計算能力>=3.0,所以老一點的顯卡雖然能夠通過編譯，但是不能夠使用，如果你的顯卡計算能力不符合要求，請參考第4步。如果你的顯卡能夠支持，請參考第5步。
5.找到“E：\caffe-window-master\buildVS2013”下的“MainBuilder.sln”文件，使用vs2013打開，點擊“caffe”項目生成。編譯成功后，會生成目錄“E：\caffe-window-master\bin”，並在目錄下生成“caffe.exe”可執行文件。編譯生成的文件是使用GPU加速的。
6.雖然第4步和第5步生成的文件名稱相同，但實際使用時，會有差別。
三、測試
使用MNIST數據集進行測試。GPU
2.在目錄“E：\caffe-window-master”下找到“run_mnist.bat”文件，雙擊執行，如果出現Dos命令行迭代訓練正常執行，說明caffe編譯成功。
（我當時沒有成功 缺少curand64_75.dll，發現是環境變量沒有設置好，在開頭有提到環境變量。 第一次運行mnist-train-leveldb沒有找到不存在，在csdn 0積分下載了這個mnist-leveldb 解壓后成功運行）