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.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：）
3.如何将CRFAsRNN移植到caffe
github的caffe中提供了关于windows平台下的安装：GitHub - Microsoft/caffe: Caffe on both Linux and WindowsGitHub - BVLC/caffe at windowsgithub中也有其它的一些windows平台的安装教程：GitHub - niuzhiheng/caffe: CaffeGitHub - happynear/caffe-windows: Configure Caffe in one hour for Windows users.百度文库的这个安装教程，写的也比较详细：Caffe+VS2013+CUDA7.5+opencv2.4.10快速配置。
4.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：）
5.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
6.有没有安装过windows C++版本caffe的
这个是可以安装上去的。
步骤如下1 cifar10数据库60000张32*32 彩色图片 共10类50000张训练10000张测试下载cifar10数据库 这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。2 在../caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_data.cpp将他include到MainCaller.cpp中。
如下：编译。.，在bin文件夹里出现convert_cifar_data.exe。
然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。
将cifar10.binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。cmd进入bin文件夹执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。
里面是转化好的leveldb格式数据。
7.如何在linux系统下安装深度学习的caffe框架
Caffe需要预先安装一些依赖项，首先是CUDA驱动。不论是CentOS还是Ubuntu都预装了开源的nouveau显卡驱动（SUSE没有这种问题），如果不禁用，则CUDA驱动不能正确安装。以Ubuntu为例，介绍一下这里的处理方法，当然也有其他处理方法。
# sudo vi/etc/modprobe.d/blacklist.conf
# 增加一行 ：blacklist nouveau
sudoapt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau #把官方驱动彻底卸载：
sudoapt-get --purge remove nvidia-* #清除之前安装的任何NVIDIA驱动
sudo service lightdm stop #进命令行，关闭Xserver
sudo kill all Xorg然后下载并安装 NVIDIA CUDA驱动包，接着安装安装BLAS、OpenCV、Boost这三个库。BLAS数学库可以是ATLAS, MKL， 或 OpenBLAS,OpenCV要求2.4以上版本，Boost要求1.55版本以上。可选安装Python MATLAB Caffe 库，还有 numpy , pandas 之类的Python类库。安装MATLAB，以确保mex 在path路径中，这些就够你折腾一个星期了，完事以后就可以编译安装了：
cp Makefile.config.example Makefile.config
# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired)
make all
make test
make runtest 哦对了，Caffe 显卡要求：Titan Xs, K80s, GTX 980s, K40s, K20s, Titans, and GTX 770s
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