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我在台式机和笔记本上分别配置了caffe环境，期间看了网上到目前为止的大部分教程，遇到了很多问题，特别是在windows上配置这个环境，问题更多，现在对整个安装过程和遇到的问题进行总结。
查看本机配置：查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，选中计算机-->右键属性 -->设备管理器 -->显示适配器：NVIDIA GeForce GT950
驱动安装：从 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载合适驱动
首先安装过程可以参考：https://github.com/Microsoft/caffe 很具体，只要读懂了它，出现一些错误再去找百度问问就没大问题了。下面是我的安装过程：
6. 到目前为止，cuda环境配置已经成功。 7. 下载miniconda2-64bit，地址：https://conda.io/miniconda.html ；注意要for all user 并且选择添加到环境变量。安装成功后，下载包：①conda install --yes numpy scipy matplotlib
scikit-image pip ②pip install protobuf
8.下载caffe-master，地址：https://github.com/Microsoft/caffe，拷贝\caffe-master\windows目录下的CommonSettings.props.example，重命名为CommonSettings.props。
用vs打开修改如下内容： ①下面内容表示是否支持该功能，支持就写"true"，看上面英文即可明白，我设置的是使用cuDnn，cuda7.5，支持python和matlab。（注意：电脑没有GPU可以设置CpuOnlyBuild为true，CpuOnlyBuild 和UseCuDNN不能同时为true）;
②此处设置cuDnn路径：如果你的cuDnn是按照步骤3拷贝的，则不用改了。如果你不想拷贝，则需要按照上图方式改，见<wei : such as>.
③：在下图设置python和matlab路径：
这个很简单吧。路径在PythonDir和MatlabDir里修改。默认的是minicuda2和2014b
9. 好了，步骤8完成，既可以编译caffe.sln工程了。要在release下编译，首先依次单独编译下面三个工程，编译一下libcaffe看有没有啥错误，然后编译pycaffe和matcaffe.
这个一定会遇到问题的，只要你是在windows下(找度娘，轻松解决，因为多数都会遇到类似问题)。编译成功。在目录\caffe- master\Build\x64\Release下出现matcaffe和pycaffe文件夹。下面开始激动人心的，配置python和matlab了。胜利在此一举，别着急。
10.python环境：①将pycaffe里的caffe直接拷贝到\Miniconda2\Lib\site-packages目录下；or ②设置环境变量 PythonPath ： <caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe 11.matlab环境：①将\caffe-master\Build\x64\Release放到系统path下；& ②打开matlab添加路径：\caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe即可；matlab可能添加路径完事，需要重启软件才好用。 12.检查环境是否成功配置：①python: import caffe，不说找不到模块就好; ② matlab：输入 caffe.reset_all();出现下图内容就ok了。
最后总结一下，步骤9，编译caffe.sln工程遇到常见问题：
①编译时会下载NugetPackages，这是最考验网速的时候了。这是好vs会无响应，放心等待就好。
②出现error C2220: 警告被视为错误 - 没有生成“object”文件 (..\..\src\caffe\util\math_functions.cpp)：这是编码方式的问题。 因为我们的系统大部分使用的是中文，而math_function.cpp文件是英文的。找到math_function.cpp文件vs打开，再保存即可
③无法打开输入文件“libcaffe.lib”：关键问题是在alt_sstream_impl.hpp 文件的编码上，用的是Linux的编码，改为windows编码即可，只要找到文件alt_sstream_impl.hpp文件用vs打开，再保持即可。这个文件在NugetPackages目录。
④出现error:找不到mxGPUArray，主要是由于matlab新版本中gpu文件夹已从\extern\include独立出来了，该文件在目录$(MatlabDir)\toolbox\distcomp\gpu\extern\include下，这个只要修改CommonSettings.props文件添加该目录即可，细心的你可能会发现 ，上面第8步的图片中，我已经添加了这个目录，请看下图。
⑤严格按照步骤安装后，还出现问题。重启软件，重启系统。
⑥在\caffe-master\matlab\demo目录下，有个classification_demo.m，可以运行试试。
1)未定义与 'char' 类型的输入参数相对应的函数 'caffe_'。修改路径：
2)Please download CaffeNet from Model Zoo before you run this demo：下载model的Git网址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet
3)下载和修改后，运行D:\test.m,测试D:\caffe-master\matlab\demo\classification_demo.m
是不是讲的太细，导致你安装太顺利，感觉没有挑战性啊！ hiahia
希望对你有帮助。
PS：最后，建议大家还是尽量用Linux环境。
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2023-10-27
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