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.win10开启核显以后没有Intel的核心显卡控制面板
你电脑显卡是intel的显卡并且安装好了显卡驱动后，在win10右下角都会有一个intel显卡面板，里面可以设置一些显卡性能等。但是些用户的win10系统右下角就没有intel显卡设置面板图标，所以今天我们就来说说这个问题的解决方法。
一、查询是不是安装了核显卡驱动的方式
最先，要想将intel核芯显卡的标志显示信息出去，务必确保在电脑上早已安装了intel核芯显卡的驱动器。因而，大家必须先查询该驱动软件是不是早已安装。
查询核芯显卡的驱动器是不是早已安装有二种方式 ：
第一种，立即到“历史时间升级纪录”中查询。但是，这一方式 针对很多电脑小白而言，显而易见有点儿脱离实际，由于她们压根分不清楚什么升级是intel核芯显卡的驱动器。
win10系统右下角没有intel显卡设置面板的解决方法
第二种，在桌面上“此电脑”的标志处右键，随后在弹出来的菜单中选择“管理方法”。
win10系统右下角没有intel显卡设置面板的解决方法
在开启的电脑管理对话框中，先选定“设备管理器”，随后在“显示适配器”一项下寻找intel核芯显卡，在其上右键电脑鼠标，挑选“特性”。
win10系统右下角没有intel显卡设置面板的解决方法
在开启的特性对话框中，点一下转换到“驱动软件”。这时候，假如能见到驱动软件的基本信息，而且其服务提供商为Intel得话，则表明早已安装了相对的驱动软件。更多精彩内容热烈欢迎继续访问put_image_mean.cpp
编译成功后。接下来求mean
cmd进入bin。
执行后，在bin文件夹下出现一个mean.binaryproto文件，这就是所需的均值文件。
4 训练cifar网络
在。/examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有mean.binaryproto文件拷到cifar0文件夹下。
修改cifar10_quick_train.prototxt中的source: "cifar-train-leveldb"
mean_file: "mean.binaryproto" 和cifar10_quick_test.prototxt中的source:
"cifar-test-leveldb"
mean_file: "mean.binaryproto"就可以了，
后面再训练就类似于mnist的训练。写一个train_quick.bat，内容如下：
[plain] view plaincopy
copy ..\\..\\bin\\maincaller.exe ..\\..\\bin\\train_net.exe
set glog_logtostderr=1
"../../bin/train_net.exe" cifar10_quick_solver.prototxt
pause
先编译一遍 train_net.cpp
运行train_quick.bat
6.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：）
7.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。
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