Windows+CPU only+VS2013安装caffe以及配置Python接口

由于本本配置不是很高，所以只能装个CPU only版本的caffe来玩玩。

主要参考的博客有：

【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程 - 风翼冰舟的博客 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143
从零到一：caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel - Yixuan-Xu - 博客园 http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html
如何快糙好猛地在Windows下编译CAFFE并使用其matlab和python接口 - happynear的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231

一、原材料准备

我是在风翼冰舟大神那边的连接下载的caffe的windows版本以及第三方库文件，链接也粘过来吧~

微软提供Windows工具包(caffe-master)：https://github.com/Microsoft/caffe 百度云下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1hs8ngpA 密码：ith0
微软的Windows三方包(Nuget得到的包):链接：http://pan.baidu.com/s/1pKQKJJP 密码：2vzy
VS2013安装包：链接：http://pan.baidu.com/s/1b6VDJg 密码：f2jp
大神说只支持VS2013，我没有验证是不是，因为菜鸟不用思考太多，能够照做不出错已经可以了。于是我又安装了一个VS2013。安装完所有的东西，感觉电脑已经不是我的了，感觉它已经有点生命不能承受之重了。
当初因为在网上找到一段CNN的代码是用Python写的，于是我也就风风火火的直接把Python接口一起配置了。我使用的是Anaconda2。
官方地址：https://www.continuum.io/downloads
百度云：链接：http://pan.baidu.com/s/1nvrrfQx 密码：1jg5
对了，风翼冰舟大神也有相关博客：【caffe-Windows】微软官方caffe之 Python接口配置及图片生成实例 - 风翼冰舟的博客 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52980102

二、Anaconda2的安装

下载好安装文件，直接双击运行。



注意一定要选择所有用户。刚开始安装的时候，选择的Just me，结果安装结束后在开始菜单所有程序里根本找不到运行程序，捉急了一把。最后卸载重装的






安装结束后，可以更新一下库什么的，可是找了半天没找到当初搜的资料了，所以，配置完马上记录和总结是很有必要的。大概应该是两条命令：

<span style="font-size:18px;">conda install --yes numpy scipy matplotlib scikit -image pip
pip install protobuf</span>

风翼冰舟大神说conda install protobuf也可以。只记得当初前面那些库安装很容易，这个pip弄了好久，终于在某一次网络稳定的时候才成功。

安装完之后，设置环境变量

PythonPath

，值为

<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe

，或者复制目录

<caffe_root>\Build\x64\Release\pycaffe\caffe

到

<python_root>\Lib\site-packages

目录下。
还研究了一下这个怎么玩（因为以前没有用过Python。。。）附上一个简单的Python入门基础贴：
Python入门教程 超详细1小时学会Python_python_脚本之家 http://www.jb51.net/article/926.htm

三、caffe的安装及Python接口的配置

接下来开始caffe的安装和Python接口的配置。首先将下载下来的caffe-master解压，然后把第三方库也解压到相同路径下。



1、caffe文件设置
打开caffe-master->windows，复制CommonSettings.props.example，修改后缀为CommonSettings.props。



用VS2013打开CommonSettings.props，修改CpuOnlyBuild为true，UseCuDNN改为false。因为要配置Python接口，所以PythonSupport改为true，并将下面的PythonDir修改为自己的Python安装路径，注意Anconda2后面那个斜线不能少，这条斜线应该是在Python中调用文件时路径需要吧。



2、caffe.sln的编译
双击caffe.sln，在VS2013中打开文件。



由于我直接下载第三方库，所以就不用下载什么东西了。看了happynear的博客，虽然不知道有没有用，但是还是配置了相关文件。







由于大多数帖子都说了libcaffe会出问题，于是在第二次安装（对，没看错，第二次安装）的时候，就直接先生成libcaffe的解决方案，成功之后，在对整个caffe生成解决方案。
注意，请使用Release模式，用Debug模式会报错（不要问为什么我知道。。。）



然后就静静地等待编译完成吧。

四、验证
1、caffe的验证
双击打开caffe.cpp，Ctrl+F5直接编译，出现如下窗口说明编译成功。



图中给出的是如何使用caffe训练模型的命令：caffe <command> <args>
最后还按照从零到一：caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel - Yixuan-Xu - 博客园 http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html中进行了第一个实验，mnist数据集的训练，得到了和博主一样的结果，让我信心倍增啊，虽然之前被安装虐的那么惨。。。
2、Python接口的验证
在cmd中进入Python，试试能不能导入caffe。我的完全木有问题。



至此，目前的工作就告一段落了。

20161110

今天写完另一个实验，翻看到草稿箱里面还有这个博客，既然cifar10模型还在训练中，那么就来把这个坑填上。

虽然很想把前面那段话直接删掉，还是忍住了，让它记录一下女汉子的心酸历程吧。但为了条理清楚，把这部分文字排在最后吧。

【最近要研究深度学习，于是装了好多以前都没接触过的软件，比如Python、caffe。最初是找到一段代码，用Python写的，于是哼哧哼哧的装上Python，一装就不可收拾，因为代码还需要很多第三方的库文件，比如numpy、scipy、matplotlib等等，终于运行过了三行代码，又报错了，要装caffe。。。。于是在寻遍网站后，还是踏上了安装caffe这条路。

参考博客：happynear的博客 如何快糙好猛地在Windows
http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231
因为对其中改变MATLAB的目录不是很明了，找到了一个辅助博客
http://blog.csdn.net/cwt19902010/article/details/50496453
编译过程出现了一个问题，caffe.obj : error LNK2001: unresolved external symbol

不知道会不会有影响。

先记录下来，我去解决问题去了。】