caffe第一步，配置VS2015环境。

      相信很多人都使用caffe，caffe确实是一个非常方便的框架，并且可以帮助大家很快的掌握深度学习框架，但是它的环境配置实在是痛苦万分，现在给大家总结一下配置过程，希望不用走弯路。

      首先应该先做前期的准备工作，对此caffe官网的答案是：

可以根据以上需要下载准备软件，CMake，VS2015，CUDA，cuDNN等。

1.下载Anaconda，以后直接conda安装python包很方便 
我这里用的是Anaconda2-4.3.1-Windows-x86_64版本。 
https://www.continuum.io/downloads

2.Cmake，一个跨平台的安装（编译）工具，我用的是cmake-3.8.0-win64-x64。 
https://cmake.org/download/

3.CUDA，NVIDIA推出的运算平台。本机使用CUDA8.0。

 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 

4.CUDNN，用于GPU加速的，本机使用V5.1 
https://developer.nvidia.com/cudnn 

有些人会问，其他版本的行吗？我想说的是，不行，因为caffe配置文件里就声明了，只支持4or5：

到这里便做好了准备工作了。

接下来，我们需要去caffe官网下载caffe源码，网址为：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

下载完毕后解压，打开文件夹，找到scripts子文件夹

然后找到文本中的else可以看到许多选项，    1.MSVC_VERSION是编译器版本，这里因为是要使用vs2015所以选择的是14。     2.WITH_NINJA这里默认为1，我们将其改为0，即不使用Ninja编译器。     3.CPU_ONLY因为我们要使用cuda，所以选择0。    4.PYTHON_VERSION如果使用3.x的版本，这需要改为3。其余选项使用默认即可。

同时在往下移动，找到如图所示地方

添加图中，红色部分的内容，其是你的cuDNN路径。当配置好一切后。

请执行build_win.cmd（有些时候，由于网络环境不佳，可能会遇到依赖包无法下载的问题，这时可以使用一些小技巧清除这个问题。具体方法是：手动下载包【https://github.com/willyd/caffe-builder/releases/download】，然后由于之前虽然下载的代码执行失败了可还是为我们建立好了存放依赖库的文件夹，我们把对应文件下载好后解压放进去（默认是在C盘当前用户目录下的dependencies文件夹，download存放下载文件下来的文件，libraries_v140_x64_py27_1.1.0文件夹下则是存放该文件解压后的library包）

然后手动修改cmake文件夹下WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake文件和scripts文件夹下download_prebuilt_dependencies.py文件代码，让程序绕过文件中下载和解压的部分直接编译，再执行build_win.cmd即可），

大约半小时后，将生成vs2015工程文件。

打开后,点击生成ALL_BUILD生成结果即可。