本文主要介紹：經過一番周折，在Windows7 64位系統下成功配置Caffe，下面總結一下基本的配置過程，以及配置過程中遇到的問題。

配置環境：Windows7 X64 + CUDA7.0 + VS2013 + Matlab2014a

1.安裝CUDA

1.1. 版本選擇
至於版本的選擇，安裝7.5、7.0和6.5版本都可以，安裝包網上到處可見，分享一個自己安裝的版本：http://pan.baidu.com/s/1i5AmAZb

2.配置Caffe

2.1. 下載Caffe及第三方庫
檔案下載地址見：http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231

，可以參考部落格中的“一、準備”。（部落格中“二、編譯”不夠明確，並且按照部落格中的過程進行編譯，會遇到一些問題，具體問題下文詳細說明。）

2.2. 編譯
（1）1、雙擊caffe-windows-master/src/caffe/proto/extract_proto.bat批處理檔案來生成三個檔案：caffe.pb.h、caffe.pb.cc和caffe_pb2.py，前兩個c++檔案，最後一個是python檔案；
（2）開啟caffe-windows-master/buildVS2013/MainBuilder.sln，開啟之後切換編譯模式至Release X64模式。如果開啟之後顯示載入失敗，可能你的CUDA版本和工程中的不一致，工程中是CUDA 7.5版，這時就要用記事本開啟caffe-windows-master/buildVS2013目錄下各個資料夾內的.vcxproj檔案，搜尋CUDA 7.5，把這個7.5換成你自己的CUDA版本，就可以正常打開了。
（3）檢視顯示卡GPU CUDA Capability的版本，方法：
step1: 右鍵“計算機”—>“屬性”—>“裝置管理器”—>“顯示介面卡”，如下圖，

step2: 根據顯示卡型號，在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus檢視CUDA Capability的版本：

要檢視顯示卡CUDA Capability版本的原因是因為：buildVS2013專案預設是開啟cudnn的，而CUDNN要求GPU CUDA Capability 不低於3.0，如果CUDA Capability 版本低於3.0，在編譯過程中，不關閉cudnn，則會出現類似問題：
http://www.aiuxian.com/article/p-2150379.html
http://blog.csdn.net/eagelangel/article/details/50562065
（4）修改工程預編譯，關閉cudnn
如果GPU CUDA Capability 不低於3.0，則跳過該過程，低於的進行如下操作：
通過修改預編譯來關閉cudnn，點選caffe工程，右鍵“屬性”開啟屬性頁，
刪除“前處理器定義”中的USE_CUDNN，同理, 工作中的其他專案也刪除USE_CUDNN
（5）修改matcaffe、pycaffe工程相關屬性
Caffe介面可以是Python，也可以是Matlab，我選用的是matlab，所以把MainBuilder.sln過程中的pycaffe過程移除了，介紹一下matcaffe的修改過程，pycaffe工程類似：
step1:開啟matcaffe工程屬性頁，新增matlab的 include路徑和lib路徑：

step2:聯結器中新增附加目錄：

（要根據自己的matlab路徑進行新增）
（6）準備工作已經完成，點選“生成”進行編譯，編輯過程中會花費較長時間。
編譯完成後，會在”caffe-windows-master\matlab+caffe\private“生成caffe_.mexw64檔案。
3.測試

3.1 配置
step1: 把資料夾 ***caffe-windows-master\3rdparty\bin新增到系統環境變數中，也可以直接把這些dll檔案拷貝到“C:\Windows\System32”和“C:\Windows\SysWOW64”中；
step2: 把3rdparty\bin中的dll檔案，拷貝到 “caffe-windows-master\matlab+caffe\private“中；

3.2 測試
step1：matlab 開啟
“caffe-windows-master\matlab\demo\classification_demo.m”，classification_demo.m需要檔案bvlc_reference_caffenet.caffemodel，可以到
http://dl.caffe.berkeleyvision.org/
下載，下載後放到“models/bvlc_reference_caffenet/”中；

step2: 執行[scores, maxlabel] = classification_demo();
執行結果：

4.1 編譯時，matcaffe和pycaffe編譯失敗
解決：原因是編譯時，需要matlab和python的一些標頭檔案和庫檔案，過程中沒有新增，需要自己新增一下，過程見本文2.2 （5）

4.2 編譯成功，測試classification_demo.m時，出現錯誤：Invalid MEX-file “…….caffe_.mexw64”找不到指定的模組
如下圖：

解決方法：按3.1過程進行配置。（當初使用的Matlab2013a，編譯成功，但仍有該問題，最後解除安裝Matlab2013a，換成2014a，如果3.1配置不能解決，可以考慮該方法）

4.3 caffe.Net(net_model, net_weights, phase)函數出問題：glog check error, please check log and clear mex
該問題沒有截圖，大致提示為：

glog check error, please check log and clear mex
出錯 caffe.Net (line 31)
        self = caffe.get_net(varargin{:});

出錯 classification_demo (line 84)
net = caffe.Net(net_model, net_weights, phase);

出錯後會生成一些檔案，記錄錯誤，開啟資料夾“caffe-windows-master\matlab\demo”，會發現多了幾個檔案：

開啟ERROR檔案，會看到錯誤原因：

該問題“Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (6 vs. 0) CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH”是因為：GPU CUDA Capability 版本低於3.0，解決方法見2.2 （3）、（4）