【caffe笔记1】caffe+win10+VS2013配置与常见问题（简单易懂）

caffe+DL正在学习中……请多多指教多多补充……

    作为一名caffe+DL新手，总结了一下新手配置caffe+win10+VS2013配置与我遇到的问题和解决方法，如有错误，务必留言指出！

首先，电脑里得有VS2013，MATLAB（我用的MATLAB R2014a）……

（1）下载地址bling~bling：微软提供window工具包https://github.com/Microsoft/caffe，右下角Download ZIP，解压后文件夹是caffe-master

    感觉微软的这个caffe特别优秀，无需配置第三方库的环境变量，直接就可以自动下载所需要的库，包含opencv和boost等。

（2）复制caffe-master/windows下CommonSettings.props.example，改为CommonSettings.props，把它拖到VS2013里面打开（其实用记事本也可以打开，但特别乱），更改这三项（因为没有GPU），保存……（其实还有其他地方也需要作相应的更改，再说）

   

    CnDNN是啥？答： CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案

（3）双击caffe-master/windows下的Caffe.sln，用VS2013打开，生成解决方案；官网自带的有16个项目

    然后会弹出一个窗口，Nuget所需要的第三方库，应该是在线下载的。

    第三方库Nuget下载下来如下，放到与caffe-master并列的文件夹即可

（4）这个时候，当下载完毕，VS2013仍在继续执行生成任务，可能会遇到各种error，比如说无法打开libcaffe.lib之类的error。解决方法是直接对libcaffe重新生成。等这个文件生成成功后，再对所有文件再重新生成一下，应该就不会出现问题了。

（5）然后，还需要设置一些东西：

    i 设置解决方案‘caffe’-属性

    或者下面直接单启动项目是caffe也行，不过最好改一下，原因相信玩过VS的都清楚，如果是单启动项目，那么在你重新编译工程的时候，只会运行次单启动项目，其它项目不会运行，这就是为什么很多人编译以后发现Release或者Debug文件夹下只有caffe.exe而没有conver_imageset.exe等可执行文件的原因。

    ii 选择编译类型为Release

    iii 将“警告”错误选择“否”

    编译过程中可能会遇到各种各样的问题，可以去百度找找，都能找到的

（5）caffe可以直接用cmd接口，也可以使用matlab或python接口，于是还要改CommonSettings.props，还要要把路径设成python（我用的是anaconda）和matlab的，如下：

    

   还有比如在编程中可能出现什么无法找到gpu/mxGPUArray.h什么的……

   解决方法：查找matlab根目录，发现mxGPUArray.h在以下目录：MATLAB\R2015a\toolbox\distcomp\gpu\extern\include\gpu

   因此在IncludePath中加入以下地址$(MatlabDir)\toolbox\distcomp\gpu\extern\include;

（6）编译成功后会在caffe-master\Build\x64\Release中出现各种编译后的文件，什么.dll什么的……

（7）最后ctrl+F5运行caffe.cpp，出现如下界面，

按照微软官方说明的配置方法，还需要将caffe master\build\x64\release文件夹加入环境变量系统path如下：

各种各样的问题一般都能在网上解决方案！

参考：

http://blog.csdn.net/lance313/article/details/53964874

http://blog.csdn.net/lance313/article/details/53859787

另外：

深度学习框架的介绍与比较（Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, Theano）：

http://blog.csdn.net/qiexingqieying/article/details/51734347