Windows 10（64位）配置Caffe运行环境的基本流程

　　  进行深度学习可以使用Caffe，我使用windows配置了一下Caffe运行环境，非常简单。这里把官网的配置过程搬运过来，以备参考。

官网地址：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

　　配置环境： Windows 10（64位）+ Visual Studio 2013.

 

1 获取安装文件

　　首先在官网地址https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows下载压缩包，并解压到想要安装的路径下。

 

2 生成新的配置文件

　　将.\windows\CommonSettings.props.example复制一份，并且重命名为.\windows\CommonSettings.props（文件名为CommonSettings.props，前边的.\windows\是路径）。

默认情况下，编译需要CUDA和cuDNN库，这些都可以在配置文件.\windows\CommonSettings.props中进行配置。默认情况下不支持Python，但是也可以在.\windows\CommonSettings.props中更改。Caffe所需要的第三方的依赖项可以通过NuGet自动获取。

 

3 CUDA配置

　　从网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit下载最新的CUDA，本文撰写时已经更新到CUDA 8。如果你不想使用CUDA，或者由于某些原因装不上CUDA，也可以采用CPU_ONLY选项来进行生成，此时你需要在.\windows\CommonSettings.props中设置CpuOnlyBuild选项为true，设置UseCuDNN选项为false。

 

4 cuDNN配置（如果第3步中选择CPU_ONLY，则本步骤可以忽略）

　　从网址https://developer.nvidia.com/cudnn下载cuDNN v3或者 cuDNN v4。将下载的压缩文件解压到 %CUDA_PATH%（CUDA安装时生成的环境变量）。也可以解压到其他的路径，并将配置文件的CuDnnPath指向解压的路径。当然，如果仅使用CUDA但不使用cuDNN，可以将配置文件中的UseCuDNN设置为false。

 

5 Python接口配置

　　在配置文件中将PythonSupport设置为true。然后下载Miniconda 2.7 64-bit Windows安装文件，为所有用户添加Python路径到PATH环境变量（通过安装文件完成），下载地址为http://conda.pydata.org/miniconda.html。

　　以“管理员身份”打开命令提示符窗口，输入以下命令：

　　conda install --yes numpy scipy matplotlib scikit-image pip

　　pip install protobuf

　　注意：编译完成后，为了能够使用Python，需要做以下更改：

设置PythonPath环境变量指向<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe，或者将文件夹<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe\caffe拷贝到<python_root>\lib\site-packages路径下。

 

6 Matlab接口配置

　　在配置文件中将MatlabSupport设置为true，并且将MatlabDir设置为你的Matlab安装的根目录。

　　注意：编译完成后为了使用Matlab，需要做以下更改：

　　将生成的matcaffe文件夹添加到Matlab的搜索路径，并且，添加<caffe_root>\Build\x64\Release到系统路径。

 

7 编译生成

　　打开.\windows\Caffe.sln，全部生成即可。