windows下编译caffe与faster-rcnn+gpu（2080Ti）
一些背景：
题记：本来在笔记本上已经配置好caffe-gpu与caffe-frcnn，训练了caffe数据集，也验证了frcnn自带的例子。在使用frcnn的时候出现了意外，ZF模型的目标检测是正常的，VGG16gpu状态时，模型的目标检测一直显示超出内存，在使用系统监视器观察时，确实在调用VGG16的时候显存飙升，但是使用cpu时可以跑通，不过意料之中的慢，ZF网络的时候占用显存很少，可以跑通，具体情况见图，同时给出我的笔记本硬件：
dell g3-3590；
显卡：双显卡，集显+NVIDIA gtx1660Ti-MQ（被阉割过的意思，游戏本）
cpu:i7-9570H. 内存：8G
CUDA-8.0；cudnn加入后不能编译，会报一些错误，网上说是MQ类显卡没有适配的cudnn版本，就果断不用这个加速了。
第一张图：vgg16在cpu下运行的cpu状态：
第二张图：vgg16在gpu下的报错以及gpu状态
反正就是瞬间登顶，不知道是不是我设置错了，毕竟VGG16在Ubuntu16.04操作系统下，只需要3G显存就可以运行，在windows下出现了这种状况，一时头大，路过的大佬可以交流指导给点意见。
第三张图：ZF网络模型在gpu状态下的运行：
可以看到真的是毫无压力，令人迷惑。
步入正题：
windows10+2080Ti+vs2013+Anaconda2+cuda8.0+cudnn5+microsoft-caffe
因为上面出现的问题，我决定在2080Ti的台式机（windows系统）上配置类似环境，试图找找问题出在哪里，顺便也记录一下过程。
1.安装显卡驱动：
网址：选择显卡驱动版本
选择合适的版本安装就行，windows上显卡驱动安装比较简单。
2.安装VS2013
VS2013的安装很简单，有一个“软件安装管家”的工重号（不是本人的，也没有打广告的意思），里面有安装包和大白式安装步骤，直接**。我的安装：
3.安装Anaconda2:
网址：Anaconda官网
也没啥好说的，下载python2.7的版本吧，目前还能用，说是2020才不再维护，到时候应该会有更好的解决方法。
4.安装cuda8.0
之所以用cuda8.0，是因为笔记本上配置的是8.0，主要想用来找出vgg16不能运行的原因，并且一些新的版本可能不适用，这个我参考的博客中，最频繁，而且已经下载好。
网址：cuda-8.0下载地址
进去下载就好了，安装也是大白式操作，默认安装在C，我曾经试图安装在非系统盘，自动移植到C盘，惹不起。
5.安装cudnn-5.0
网址：cudnn下载地址
这个需要注册NVIDIA账号的，自己用邮箱注册一个，下载好对应版本，安装也很简单，将里面的三个文件夹（bin,include,lib）放在CUDA的安装路径下，有需要替换的直接点击替换就行了，具体如下：
另外，可以把这个解压缩出来的cudnn文件放在cuda并列的文件夹或者caffe的文件夹，因为这个路径后来要用到，放在哪图个方便就成：
5.microsoft-caffe
最好用这个版本的caffe吧，安装起来很轻松的，有直接的windows文件夹使用：Microsoft-caffe
下载好放在某个路径下，
1.打开~\caffe-maste\windows文件夹，将其中CommonSettings.props.example文件复制一份，重命名为CommonSettings.props
2.用VS打开CommonSettings.props
a. 把其中的CudaVersion改为8.0
b. 把PythonSupport改为true
c. 把CuDnnPath改为刚才拷贝cuda文件夹的地址，即C:\caffe-master
d. 把PythonDir改为~\Anaconda2
具体的看图，照葫芦画瓢：
更改完成后保存关闭
3.以管理员方式打开VS2013，在Vs内找到~/caffe/windows/caffe.sln,打开，编译其中的各个工具包，每个工具包编译的方式都一样，我很少会一起编译，因为极大可能会报错，别人博客有写整体编译，可以参考：安装Windows版Caffe与py-faster-RCNN(强烈推荐)
编译之前需要将调试方式由Debug改为Release，所编译的项目设为启动项目，且关闭“将警告视为错误”，具体如下：
选定某个要编译的项目右键：
再点击上图最下栏的属性，更改最后一项：
4.此时，几乎可以编译了（右键某个项目，如libcaffe，点击生成），但是接下来应该会报错，每个人的环境不一样，以我的为例子，我报错主要出在两个地方：
（1）opencv版本旧，这个要更新到2.4.11
错误 5 error MSB4062: 未能从程序集 S:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll 加载任务“NuGetPackageOverlay”。未能加载文件或程序集“file:///S:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll”或它的某一个依赖项。系统找不到指定的文件。 请确认 <UsingTask> 声明正确，该程序集及其所有依赖项都可用，并且该任务包含实现 Microsoft.Build.Framework.ITask 的公共类。 S:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\OpenCV.targets 768 5 libcaffe
（2）glog版本太高。先卸载后安装，不要慌
Error 270 error MSB4062: **The “NuGetPackageOverlay” task could not be loaded from the assembly D:\caffe1\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll. **Could not load file or assembly ‘file:///D:\caffe1\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll’ or one of its dependencies. 系统找不到指定的文件。 Confirm that the declaration is correct, that the assembly and all its dependencies are available, and that the task contains a public class that implements Microsoft.Build.Framework.ITask. D:\caffe1\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\glog.targets 329 5 libcaffe
解决方法：
先讲明，解决方法要在编译之前，因为我是挨个编译的，所以下载完NugetPackages包后，每次要编译一个项目之前，都会进行下面两个操作：
（1）点击“项目”-管理Nuget程序包-“更新”（因为额我把opencv更新过了，所以更新下面就没了，但是还是要贴上来，形象一点）：
（2）去“已安装的包里面”卸载glog，再在“联机”里面搜索“glog”进行安装：
为什么报错gflags要对glog进行更改，不直接对gflags进行更改呢？仔细看报错的最后一行，出现了关键字“glog”，猜测应该也是版本不匹配的原因吧。
5.至此，一个项目的已经预备好了，点击项目右键，生成即可如下图所示，其他项目也要挨个按照前面的步骤来，如果你的错误和我的不一样，那么每次编译之前也一定要注意做好自己的修改以免功亏一篑。
一般需要的工具无非就是求平均值，转换数据格式，构建python接口（编译pycaffe项目）等等。
6.import caffe
将将caffe-master\Build\x64\Release\pycaffe\caffe文件夹 ，放在~\Anaconda2\Lib\site-packages文件夹中 ，有冲突点击替换即可，然后在windows下打开终端，输入python，在输入import caffe不报错，编译完成了，至于训练，和ubuntu环境下基本一样，重新编译一些命令就可以了。
caffe结束。
faster-rcnn明天写。。累死了