本文預設環境都是x64，本來編譯器應該選最新的vs2015（vc140），但是網上沒找到任何相關資訊，只有人說caffe和vs2015相容性不好，所以只好用vs2013（vc120）.

試了一下微軟官方的caffe-windows（https://github.com/Microsoft/caffe），很方便，之前不能用是設定問題，配置過程按照http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/52909864即可，有幾個坑已經被前輩們填了。我自己裝的時候碰到一個新坑，編譯matcaffe時報告無法開啟"gpu/mxGPUArray.h"，查了一下這個檔案在$(MatlabDir)\toolbox\distcomp\gpu\extern\include\gpu，可能是因為我Matlab版本比較舊，簡單的方法就是複製一份extern目錄合併到到$(MatlabDir)裡面。
python整合包的問題請見下面。目前看，官方caffe-windows的缺點就是第三方庫都比較舊，例如opencv還是2.4.10，不過不影響使用。自己要改的話目前還不會，沒找到第三方庫的輸入介面。

最大的參考是happynear的帖子http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231，注意3rdparty不要下載原貼的，要下載下面帖子中的修復版http://pan.baidu.com/s/1nvH7whz。

有些細節補充在http://blog.csdn.net/hong__fang/article/details/51317424，其中有些編譯問題可以參考http://blog.csdn.net/hong__fang/article/details/52399900

cuda可以在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit下載，和前人一樣用的是7.5，3rdparty中的cudnn也是針對7.5的，不知道vs2013對cuda8.0的支援如何，如果有興趣可以試試8.0，注意修改cudnn去https://developer.nvidia.com/cudnn下載對應版本。注意安裝完cuda後檢視環境變數裡有cuda的目錄沒，沒有就手動加上，怎麼檢視和新增很容易搜尋，就不細說了。

python建議使用Anaconda整合包，注意選擇好python版本2.7或者3.5，可以在Anaconda官網https://www.continuum.io/downloads下載，但是我這裡的速度慢的令人髮指，還老斷，可以去萬能的百度雲https://pan.baidu.com/s/1cKew26（這個是Anaconda2-2.4.1），安裝時可能會出現這種錯誤https://www.zhihu.com/question/38943949，帖子裡也有解決方法，順便還能把Anaconda更新到最新版本。Anaconda3的下載除了官網我還沒找，因為自己配置時用的是Miniconda3，用國外伺服器更新，也是更新了數小時，還一直斷，找到合適的再貼上。

matlab沒啥要求，我用的是2013a，相信以後的版本也沒問題。

如果是使用python2.7和matlab，連結器輸入加上boost_python-vc120-mt-1_XX.lib（XX是boost 版本，上面連結的版本是58），caffe應該已經能編譯成功了。

但是如果想使用python3.5，在編譯工程pycaffe時就會有unresolved symbol  boost::python::detail::init_module這種連結庫錯誤，因為源程式中3rdparty給的boost庫是針對python2編譯的，所以要換到python3.從boost官網http://www.boost.org下載的編譯好的庫只有針對python2的，真坑；在一個網站http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/找到了針對python3的boost庫，然而編譯器是vc140。找了很久現成的沒找到，只好自己編了，從boost官網下載原始碼版庫，編譯過程參考http://stackoverflow.com/questions/24314644/how-to-get-boost-python-tutorial-example-to-link-with-python3，其中有個關鍵步驟是修改user-config.jam，要把這個檔案放到windows中你的個人資料夾中，具體來說就是在資源管理器輸入%HOMEDRIVE%%HOMEPATH%，注意輸入python安裝路徑時反斜槓要用兩個，路徑中有空格的話要用引號，例如"D:\\Program Files\\Anaconda3"。注意http://www.cnblogs.com/kind064100611/p/4353561.html中提到使用vs2013 command prompt，最好不要使用，因為這種方法很2的一點就是編譯需要從boost安裝路徑把所有hpp檔案複製到C:\boost中，12000多個檔案複製將近1個小時！此外，編譯時可能碰到編譯器內部錯誤，還不知道原因，能想到的方法就是重灌vs2013或者換機器，以後知道了再補上。

有了基於python3的boost庫，例如boost_python3-vc120-mt-1_62.lib，就可以在python3下編譯pycaffe了，注意把include目錄和lib目錄改成python3的，把輸入庫python27.lib改成python35.lib，並且把boost_python-vc120-mt-1_XX.lib改成boost_python3-vc120-mt-1_62.lib，在使用時還要加上對應的dll。至此，就可以愉快的使用caffe的python3介面了。

關於caffe的測試，matlab介面在http://blog.csdn.net/hong__fang/article/details/51317424中有簡單實現，python介面在http://blog.csdn.net/buildgood/article/details/51123312和http://blog.csdn.net/a_31415926/article/details/50532665中。

剛入門caffe的肯定是用demo裡面的leveldb/lmdb格式的資料庫，但是資料規模一上來就有了問題，首先轉換db格式就需要額外佔用原資料大小（其實db比這個更大）的空間，其次如果資料集稍有變化，又要重新convert，所以在實際實驗中data layer還是使用ImageData代替Data，詳見http://blog.csdn.net/kuaitoukid/article/details/51323940，注意其中的幾個改動：type: "ImageData"，  image_data_param{...}，輸入可以使相對路徑可以是是絕對路徑，如果是相對路徑，則程式從當前路徑下讀取；對於source對應的txt中的影象名，如果是相對路徑，則程式從image_data_param中的root_folder下讀取。