windows之家1.win10caffe安装后怎么使用
整了一晚上加一上午。网上关于python的记录较少，这里写一下。
这里的环境是WIN10+cuda v7.5 +cudnn v4 + opencv + pycharm+VS2013
使用的是GPU，我的GPU是titan16G+内存32G
首先是caffe的文件以及第三方库的编译，这里提供一个已经编译好的的连接，我就是从那里下好然后编译完毕的。
点击打开链接 happynear的
然后就是如何编译python接口。
1、首先先生成两个python文件，在src/caffe/proto/extract_proto.bat 里生成caffe_pb2.py 这个之后有用。
2、然后打开已经给好的caffe/buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。如图所示：
把pycaffe作为单启动。注意需要在release x64位下编译。
如果没有这个的话，就将这个文件夹里python文件夹中的项目加入即可。如果没有python项目，就自己建一个，将python文件夹里的cpp文件加入就可以了。
3、选择pycaffe的属性，将配置属性下的VC++目录中的包含目录和库目录填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目录下的附加包含目录一项中添加
以我的python为例。D:/python27/Lib;D:/python/include/ 以及D:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include 如果你安装了CUDNN这里可以在预处理器那里把USE_CUDNN加上，同时在LINKER的输入目录下的附加依赖库中加入cudnn的lib文件。
3、开始编译即可。这里要注意一定要和caffe、caffelib在一个项目里编译，否则会报错。
4、编译成功后会在caffe/python/caffe下生成_caffe.pyd 是打不开的
5、配置python环境：需要几个额外库
Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0
其中numpy要装MKL版本的，不然scipy装上了BLAS不能用
leveldb没有windows版本的，不过我找到了可以使用的办法。见这个博客：
点击打开链接
如果有pip install 装不上的，可以上这个网站找 wheel文件安装就可以了
点击打开链接
6、最后把目录中python下的caffe文件夹复制到python27/Lib/site-packages就可以了。
测试的时候只需要在控制台下输入import caffe 看能载入就知道成功了：）
2.如何在Windows环境下配置Caffe
整了一晚上加一上午。网上关于python的记录较少，这里写一下。
这里的环境是WIN10+cuda v7.5 +cudnn v4 + opencv + pycharm+VS2013
使用的是GPU，我的GPU是titan16G+内存32G
首先是caffe的文件以及第三方库的编译，这里提供一个已经编译好的的连接，我就是从那里下好然后编译完毕的。
点击打开链接 happynear的
然后就是如何编译python接口。
1、首先先生成两个python文件，在src/caffe/proto/extract_proto.bat 里生成caffe_pb2.py 这个之后有用。
2、然后打开已经给好的caffe/buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。如图所示：
把pycaffe作为单启动。注意需要在release x64位下编译。
如果没有这个的话，就将这个文件夹里python文件夹中的项目加入即可。如果没有python项目，就自己建一个，将python文件夹里的cpp文件加入就可以了。
3、选择pycaffe的属性，将配置属性下的VC++目录中的包含目录和库目录填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目录下的附加包含目录一项中添加
以我的python为例。D:/python27/Lib;D:/python/include/ 以及D:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include 如果你安装了CUDNN这里可以在预处理器那里把USE_CUDNN加上，同时在LINKER的输入目录下的附加依赖库中加入cudnn的lib文件。
3、开始编译即可。这里要注意一定要和caffe、caffelib在一个项目里编译，否则会报错。
4、编译成功后会在caffe/python/caffe下生成_caffe.pyd 是打不开的
5、配置python环境：需要几个额外库
Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0
其中numpy要装MKL版本的，不然scipy装上了BLAS不能用
leveldb没有windows版本的，不过我找到了可以使用的办法。见这个博客：
点击打开链接
如果有pip install 装不上的，可以上这个网站找 wheel文件安装就可以了
点击打开链接
6、最后把目录中python下的caffe文件夹复制到python27/Lib/site-packages就可以了。
测试的时候只需要在控制台下输入import caffe 看能载入就知道成功了：）
3.有人可以帮我配置windows下的caffe吗
1.配置环境
我在自己的笔记本配置的caffe，配置的环境为：Windows 7 64位 + cuda6.5 + Opencv2.49 +VS2013。假设在配置caffe之前，你已经准备好这些。
本文中将给出一些编译好的依赖库，如果你也是用的Windows 7 64位+VS2013，可以直接使用。
2.准备依赖库
在Windows下配置caffe，一个很主要的问题就是依赖库的编译。不像在Ubuntu下那么方便，在Windows下，依赖库都需要使用vs2013进行编译才能使用。下面我将介绍caffe需要的依赖库（如果你也是win7 64位+VS2013，可以直接使用我提供的依赖库）。
2.1 boost
boost可以下载源码进行编译，也可以直接下载安装文件。我使用的是后者，方便、快捷。
我使用的是：boost_1.56_0-msvc-12.0-64.exe
注意下载适合你的配置环境的boost版本即可。
下载完毕，双击运行安装文件即可。
2.2 Glog+Gflag+Protobuf+LevelDB+HDF5+LMDB+Openblas
这一部分的很多都是谷歌的开源库，不容易下载（你懂的）。所以我使用的是Neil Z. SHAO's Blog
提供的编译好的。
下载完，解压得到3rdparty文件夹。在下一段将会用到。
3.建立caffe工程
4.如何在windows下安装微软版的caffe
第一步，准备工作
1.首先从网址下载Caffe-Windows安装包（/BVLC/caffe/tree/windows）;
2.安装Visual Studio 2013;
3.如果与需要使用NVIDIA显卡的请安装Cuda和CuDNN，不需要可以不装；
4.将.\windows\CommonSettings.props.example 复制一份并修改为 .\windows\CommonSettings.props，然后打开做如下修改：
1）如果不使用GPU，不安装CUDA和CuDNN，将CpuOnlyBuild 改为 true ，并且 UseCuDNN 改为 false;
2）安装CuDNN的情况下，将CuDNND路径复制到CuDnnPath;
3）选择支持Python或者MATLAB接口，当然也可以两个都支持，设置PythonSupport或者MatlabSupport为true，同时将Python或者MATLAB路径分别粘过来PythonDir和MatlabDir。
第二步，编译
打开.\windows\Caffe.sln，编译Caffe/convert_imageset、caffe、libcaffe、convert_mnist_data等，可以根据提示和需要进行，生成的caffe.exe为训练与测试的主程序，convert_imageset为将训练和测试数据生成LMDB使用的程序。
5.caffe windows10 vs2013怎么配置
1.配置环境我在自己的笔记本配置的caffe，配置的环境为：Windows 7 64位 + cuda6.5 + Opencv2.49 +VS2013。
假设在配置caffe之前，你已经准备好这些。本文中将给出一些编译好的依赖库，如果你也是用的Windows 7 64位+VS2013，可以直接使用。
2.准备依赖库在Windows下配置caffe，一个很主要的问题就是依赖库的编译。不像在Ubuntu下那么方便，在Windows下，依赖库都需要使用vs2013进行编译才能使用。
下面我将介绍caffe需要的依赖库（如果你也是win7 64位+VS2013，可以直接使用我提供的依赖库）。2.1 boostboost可以下载源码进行编译，也可以直接下载安装文件。
我使用的是后者，方便、快捷。我使用的是：boost_1.56_0-msvc-12.0-64.exe注意下载适合你的配置环境的boost版本即可。
下载完毕，双击运行安装文件即可。2.2 Glog+Gflag+Protobuf+LevelDB+HDF5+LMDB+Openblas这一部分的很多都是谷歌的开源库，不容易下载（你懂的）。
所以我使用的是Neil Z. SHAO's Blog提供的编译好的。下载完，解压得到3rdparty文件夹。
在下一段将会用到。3.建立caffe工程准备好了caffe需要的依赖库和环境之后，下面就可以建立caffe的vs项目，进行编译了。
3.1 下载caffe源码可以从caffe的github主页下载源码。下载地址：Caffe's GitHub解压文件，假设caffe源码所在目录为CAFFE_ROOT。
3.2 准备项目需要的依赖库和系统环境变量经过上一阶段的准备，caffe项目所需的依赖库都已经准备好。1.首先设置系统环境变量（以我的为例）：CUDA_PATH_V6_5 安装好cuda6.5之后，会自动添加环境变量CUDA_PATH_V6_5OPENCV_2_49 D:/Tools/opencv2.49/build/BOOST_1_56 D:/Tools/boost_1_56_02.将3rdparty文件夹放到CAFFE_ROOT3.3 用vs建立caffe项目1.用VS2013在CAFFE_ROOT下建立 win32 console application，选择空项目。
将项目的平台由32位改为64位2.修改项目属性项目——属性——C/C++——常规——附加包含目录添加：../include;../src;../3rdparty/include;../3rdparty;../3rdparty/include;../3rdparty/include/openblas;../3rdparty/include/hdf5;../3rdparty/include/lmdb;../3rdparty/include/leveldb;../3rdparty/include/gflag;../3rdparty/include/glog;../3rdparty/include/google/protobuf；项目——属相——VC++目录——包含目录添加：$（CUDA_PATH_V6_5）\include;$(OPENCV_2_49)\include;$(OPENCV_2_49)\include\opencv;$(OPENCV_2_49)\include\opencv2;$(BOOST_1_56)项目——属性——链接器——常规——附加库目录添加：$（CUDA_PATH_V6_5）\lib\$(PlatformName);$(OPENCV_2_49)\x64\vc12\lib;$(BOOST_1_56)\lib64-msvc-12.0;..\3rdparty\lib；项目——属性——链接器——输入——附加依赖项debug添加：opencv_ml249d.libopencv_calib3d249d.libopencv_contrib249d.libopencv_core249d.libopencv_features2d249d.libopencv_flann249d.libopencv_gpu249d.libopencv_highgui249d.libopencv_imgproc249d.libopencv_legacy249d.libopencv_objdetect249d.libopencv_ts249d.libopencv_video249d.libopencv_nonfree249d.libopencv_ocl249d.libopencv_photo249d.libopencv_stitching249d.libopencv_superres249d.libopencv_videostab249d.libcudart.libcuda.libnppi.libcufft.libcublas.libcurand.libgflagsd.liblibglog.liblibopenblas.dll.alibprotobufd.liblibprotoc.libleveldbd.liblmdbd.liblibhdf5_D.liblibhdf5_hl_D.libShlwapi.libgflags.liblibprotobuf.libleveldb.liblmdb.liblibhdf5.liblibhdf5_hl.librelease添加：opencv_ml249.libopencv_calib3d249.libopencv_contrib249.libopencv_core249.libopencv_features2d249.libopencv_flann249.libopencv_gpu249.libopencv_highgui249.libopencv_imgproc249.libopencv_legacy249.libopencv_objdetect249.libopencv_ts249.libopencv_video249.libopencv_nonfree249.libopencv_ocl249.libopencv_photo249.libopencv_stitching249.libopencv_superres249.libopencv_videostab249.libcudart.libcuda.libnppi.libcufft.libcublas.libcurand.libgflags.liblibglog.liblibopenblas.dll.alibprotobuf.liblibprotoc.libleveldb.liblmdb.liblibhdf5.liblibhdf5_hl.libShlwapi.lib3.4 编译caffe配置好caffe项目的属性之后，下面就可以一步一步的编译caffe了。3.4.1 编译./src中的文件首先，将../src文件夹中的*.cpp文件添加到工程中。
依次编译每一个*.cpp文件。1.编译blob.cpp直接编译时会报错，缺少文件”caffe\proto\caffe.pb.h”这个时候需要将proto.exe放到../3rdparty/bin文件夹将GernaratePB.bat放在../scripts文件夹运行bat脚本文件即可生成caffe.pb.h然后就可以成功编译。
2.编译common.cpp直接编译这个文件，会出现关于getid和fopen_s的错误。可通过如下步骤修改：在代码前面添加：#include 修改项目属性：项目——属性——C/C++——预处理器——预处理器定义添加：_CRT_SECURE_NO_WARNINGS在代码中getid的位置进行如下修改：#ifdef _MSC_VERpid = getid();#elsepid = _getid();#endf修改完毕之后，可以成功编译。
3.编译net.cpp直接编译这个文件，会出现关于mkstep、。
6.怎么安装caffe.proto
1. 安装cuda 一定按照官方教材
2. 安装blas 别弄那些mlk之类的东西，直接在命令行直接安装就好。
3. 运行caffe时要在主目录下进行，否则会有莫名的错误比如：
(a)./create_mnist.sh: 16: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found
4. 训练imageNet时，在create_image_mean.sh 里边将
./build/tools/compute_image_mean examples/imagenet/ilsvrc12_train_leveldb \
data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto
修改为
./build/tools/compute_image_mean examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb \
data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto
ImportError: /home/kongtao/anaconda/bin/../lib/libm.so.6: version `GLIBC_2.15' not found (required by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libxvidcore.so.4)
进入aniconda/lib目录，去掉libm.so.6即可
2.No module named google.protobuf.internal
这说明你没有添加google.protobuf.的位置
sys.path.append('/usr/lib/python2.7/dist-packages/')
3. python
ImportError: No module named skimage
缺乏skimage工具箱
pip install scikit-image
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