Windows玩转Caffe（一）：Win10+VS2013+Caffe配置详解【附：多图】
人工智能AI如火如荼，其利器TensorFlow和Caffe也火了，为何选择Caffe，请看大神怎么说：http://blog.****.net/wemedia/details.html?id=38193
Linux下玩AI轻车熟路，Windows下照样可以玩得很6，请看小白神操作：http://blog.****.net/u012958854/article/details/78123610
上干货 ->-->--->
1. 下载vs2013，安装
2. 下载caffe源代码，解压
https://github.com/Microsoft/caffe
将caffe-master/windows下CommonSettings.props.example后面的.example去掉，并根据自己配置情况修改。
无GPU的配置修改：
<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild>为<CpuOnlyBuild>true</CpuOnlyBuild>
<UseCuDNN>true</UseCuDNN>为<UseCuDNN>false</UseCuDNN>
编译每个项目前设置：
项目->属性->配置属性->c/c++->预处理器->预处理器定义，添加一项CPU_ONLY
GPU配置（此处比较繁琐，你也可以暂时先略过，跳到下一步）
下载cuda：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
根据自己的显卡选择下载的版本（比如本人的7.5），双击exe进行安装；
下载cudnn：
https://developer.nvidia.com/cudnn
下载v4或v5版本，解压后分别将lib、include、bin文件夹下的文件复制到cuda安装目录下的lib、include、bin文件夹下
（默认为：c:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\vx.x）
具体配置有图有真相：
上图中红框内容请注意，得根据你GPU实际情况填写；怎么可以查到呢，下图秒懂：
如果配置了Python和Matlab接口为true，还得补充修改下面配置：
3. 打开caffe-master\windows\Caffe.sln解决方案
共16个项目，配置Release及x64，编译。。。比很久还要久。。。
因为会通过NuGet自动下载16个依赖库，在caffe-master同目录下生成文件夹NugetPackages（1GB多，下载链接：），内容见下：
最后在\caffe-master\Build\x64\Release生成了一堆exe文件：
有了这批装备（作为IT人，exe就是咱的武器装备）你接下来就可以开始征战人工智能啦！
Hello, Caffe! 我来也嘿咻~_~
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