caffe:caffe在VS2013中的配置(GPU版本和无GPU版本)

         本人由于需求开始接触目标识别和检测方面的内容，这方面的内容加上深度学习模型可以得到很好的效果，本人小白一枚，在粗浅了解了一些理论知识后，决定自己动手实际操作一下，在自己电脑上安装一个caffe(深度学习框架)，caffe有linux和window版本，由于本人对linux了解不熟，所以使用了微软提供的caffe window工具包：

下载网址如下：https://github.com/Microsoft/caffe

本人将资源上传到网盘，地址如下：链接：http://pan.baidu.com/s/1slNKLfJ 密码：osb4

  注：VS2012的也有人写过，自行参考。此版严格只支持VS2013。此版本无需配置任何第三方环境哦，因为在项目属性里面都已经包含进去了，非常方便。如果出现了一些文件打不开或者其它问题，第一可能是VS自身问题，第二可能你配置过其它caffe，修改过环境变量，导致找不到头文件之类的。

一、相关资源准备

      下载的caffe是一个vs工程，除了该资源之外我们还需要一些额外的依赖资源，

      1、第三方库(Nuget)：包括Opencv、hdf5、boost等一系列库，当然如果你不提前准备好，在caffe编译工程中，会自动下载这些文件（速度会很慢，而且很容易中断掉），第三方库网盘 地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1b2uvjK 密码：acih

      2、 如果配置的是GPU版本，CUDA肯定是少不了的，官网给出的完全适配的CUDA版本是7.5，还有cnDNN,这版的caffe在给出的说明中明确指出支持v3.0和v4.0版本，建议下载v4.0版本。cuDNN地址： 官方网址：https://developer.nvidia.com/cudnn 。 如果电脑不是N卡，那只能老老实实配置无GPU版本了。

二、修改vs工程的配置文件

      将下载的caffe解压会得到一个caffe-master文件夹，将下载的第三方库放在与caffe-master文件夹同一层的位置如下图：

      在caffe-master里面找到windows文件夹，该文件夹下就是全套的vs工程。在正式编译之前，一定要修改工程的配置文件(CommonSettings.props)，该文件极其重要是你编译成功与否的关键。该文件原版是一个.example文件。使用时候吧.example去掉就恢复了配置文件属性。为了防止文件损坏，我在这里复制了一个一模一样的使用。截图图下：

该配置文件的设置决定了你是否使用GPU、Matlab接口、python接口等一系列特性。在这里开始分为GPU版本和非GPU版本两部分讲解：

     

  1）非GPU版本配置

             打开配置文件，文件最前面几行就给出了各种属性开启与关闭接口，如下图：

  如图所示，关闭GPU接口，开启cpu,注释说的很明白不能同时关闭会哦开启。 设置好保存关闭，然后打开vs工程，根据自己机子的特性设置32位或64位，然后生成解决方案。编译时间较长请耐心等待。编译好的文件目录如下：

              检验

                 在命令行中进入到caffe.exe所在目录 输入caffe.exe   出现如下结果表示编译成功

 

    

  2）GPU版本

        首先确保安装好了CUDA,然后解压cuDNN，将解压的文件路径添加到环境变量里面。如下图：

文件可以解压在任何位置下，在编译之前设置配置文件,有三个地方要修改  如下：

    修改完毕之后，打开vs工程开始编译。