如何在windows下安装caffe

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。

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

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_5

OPENCV_2_49 D:/Tools/opencv2.49/build/

BOOST_1_56 D:/Tools/boost_1_56_0

2.将3rdparty文件夹放到CAFFE_ROOT

3.3 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

1、生成MAT文件

假如你的矩阵A、B都已赋值，现在需要将A、B矩阵保存成mat格式文件，执行如下命令：save matfile1 A B 就会把A B矩阵数据保存在matfile1.mat文件中了

eg：>>A=[1 2]

>>B =[3 4]

>>save matfile1 A B %回车即可将A B保存在matfile1.mat文件中了。

如果想要单独保存一个数据，例如A，输入以下指令即可：

>>save matfile2 A；

2、保存所有数据为MAT文件

如果有多个矩阵，我们需要将其全部保存，如果数据量很大，就不一一写下保存了，否则会很麻烦，我们直接用下面命令便可：

save mydata3 %保存以上所有数据

这样就会把当前运行空间所有的变量都保存到mydata3.mat文件中了

3、读取mat文件数据

首先是将你想打开的mat文件所在的目录设置为当前工作目录，然后执行如下命令：load mydata，就会将mydata中的所有数据加载到当前工作环境中；

eg：>>load matfile %这样读取的是mat文件中所有的数据

如果想要仅仅读取mat文件中某些特定的数据，那么可以单独调用：load matfile *。

eg: >>load matfile A %这样，A就会被加载到当前工作环境中，而其他的B、C、D都不会被加载。

4、如何设置工作路径

所谓工作路径就是matlab运行时的工作目录，matlab包含很多工具箱，用户在使用时也会产生很多文件，工作路径就是matlab使用这些工具，函数，文件的途径。

4.1、查看搜索路径：path

在命令窗口中输入path，就能查看matlab的搜索路径（比如，输入一条代码，程序会在这些目录中依次搜索是否为变量，是否为函数，M文件等）。

>>path

4.2、当前工作目录：cd

输入命令cd,可以查看当前工作目录。

>>cd

4.3、修改工作路径：userpath('F:\matlab\work')

路径可以自己定义。

>>userpath('F:\matlab\work')

4.4、保存路径修改：savepath

改完默认路径后需要保存一下。

>>savepath

4.5、也可以用工具 *** 作：pathtool

在命令窗口中输入pathtool，打开工具，在修改完成后，要保存。

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