【总结】win10下visual studio2013 配置Caffe-CPU
参考博客：https://blog.csdn.net/wanz2/article/details/52770316 https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6260293.html
一、环境准备
windows 10 64位 专业版（非必须）
visual studio 2013（墙裂推荐此版本）
- 笔者使用的操作系统为win10 64位，在其他版本的64位windows系统上应该同样可行。
- visual studio 2013（以下简称vs2013）中需要安装NuGet，安装方法如下：
a. 打开vs2013，点击“工具”-“扩展和更新”
b. 在弹出的对话框中点击“联机”，在右上角搜索框中搜索NuGet，在搜索结果中“NuGet Package Manager”项上面的“下载”，开始下载NuGet，下载完后进行安装
c. 安装完后重启vs2013，重启后点击“工具”-“扩展和更新”，选择“已安装”，可以看到NuGet Package Manager已经安装好了。
二、配置步骤
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下载代码
从https://github.com/Microsoft/caffe
得到文件“caffe-master.zip” （推荐此版本）
或从https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
得到文件“caffe-windows.zip”
二者的配置步骤相同，均能编译成功，本文以源码“caffe-master.zip”为例 -
解压后进入如下路径：\caffe-master\windows 之后的操作均在该目录下进行，因此之后省略\caffe-master的路径
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在\windows目录下复制文件 CommonSettings.props.example(应该会以副本形式出现CommonSettings.props - 副本.example),并将该副本改名为CommonSettings.props。(请确认显示文件扩展名这个选项已生效)
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用vs（或其他编辑器）打开CommonSettings.props，将第7行
CpuOnlyBuild标签中的值改为true，将第8行UseCuDNN标签中的值改为false，更改完毕后保存并退出。
（这两步是将caffe的GPU版本关闭，仅使用CPU版本。由于打开GPU会出现其他错误，作为初学者，我们先从CPU版本开始，等熟悉caffe之后再深入研究GPU版本） -
用vs打开\windows下的Caffe.sln，可以看到该解决方案中共有16个项目，请注意核对。（若下载的源码为BVLC的“caffe-windows.zip”，则该解决方案中只有15个项目，所缺少的项目为“caffe.managed”，但经过笔者测试，在编译时并没有影响）右击“解决方案‘Caffe’”，选择“属性”，将“配置属性”-“配置”修改成Release和x64，如下图所示
（这一步是使用Release来进行编译，若用Debug，则之后每次都要打开vs，会不方便）
注意：在上图顶部工具栏中的“解决方案配置”和“解决方案平台”框，若你的vs2013中将这两个框在工具栏中显示，则要在工具栏中将配置改成Release和x64，否则直接右击“解决方案Caffe”来更改配置是无效的。 -
右击解决方案中的libcaffe项目，选择“属性”，在打开的属性页中选择“C/C++”-“常规”，将“将警告视为错误”设为“否”，如下图所示：
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右击“libcaffe”项目，选择“生成”，之后是一段时间的等待。 （注意我这里visual studio2013配置的是Release x64版本，我记得哪里看过Debug x64会出问题，所以用的是Release x64，一次即成功。）
注意：点击“生成”后会出现如下图的窗口，此时vs正在使用NuGet对caffe的一些依赖文件进行自动还原
还原成功后，会在caffe-master的同级目录生成文件夹NugetPackages。 -
右击“解决方案Caffe”，选择“生成解决方案”，之后又是一段时间的等待
-
等待过后生成成功，到此windows下的caffe配置完成，此时在\caffe-master目录下会生成Build文件夹，即为我们编译成功的文件夹，而\caffe-master\Build\x64\Release目录下则会有我们编译出的caffe.exe执行文件，到此caffe配置完成。
三、MNIST实验
第一步： 官网下载mnist数据 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，共4个文件，解压放到caffe-master\data\mnist下
如图：
第二步： 转换成caffe需要的数据格式，此处转换为 LMDB（cifar是转换成 LEVELDB，可对比参考如何实现的） ，转换格式需要用到caffe里的项目convert_mnist_data ，这个convert_mnist_data.exe程序是放在caffe-master\Build\x64\Release下，如果是用 debug生成的解决方案，则是在caffe-master\Build\x64\Debug下，这个在写 bat文件的时候要注意更改相应的路径。
在caffe-master\data\mnist下新建一个文本文档，更改后缀为 .bat 在里面复制以下code：
..\..\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe ..\..\data\mnist\train-images.idx3-ubyte ..\..\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte ..\..\examples\mnist\mnist_train_lmdb echo. ..\..\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe ..\..\data\mnist\t10k-images.idx3-ubyte ..\..\data\mnist\t10k-labels.idx1-ubyte ..\..\examples\mnist\mnist_test_lmdb pause
其实第一个路径就是 exe文件所在路径， 后面两个就是数据所在路径，最后一个是输出文件路径
保存后，双击运行如图：
（PS：想转换成LEVELDB格式的话，只需要在.bat文件中把 mnist_train_lmdb改成mnist_train_leveldb ，有两处喔！ ）
第三步： 更改lenet_train_test.prototxt 和lenet_solver.prototxt文件，主要是改数据的路径以及数据的格式（默认LMDB，若在第二步转成了LEVELD的话，要改成LEVELDB ）
首先 lenet_train_test.prototxt改的有
source: "../../examples/mnist/mnist_train_lmdb" batch_size: 64 backend: LMDB source:"../../examples/mnist/mnist_test_lmdb" batch_size: 100 backend: LMDB
如图：
lenet_solver.prototxt改的有
net:"../../examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" snapshot_prefix:"../../examples/mnist/lenet"
如图：
若用CPU在最后一行改成 CPU。（注意这里如果你安装的是CPU版本的Caffe，这里必须改为CPU，否则会出现caffe.exe停止工作的错误；若你是安装的GPU版本的Caffe，这里mode也改成了GPU，那可能是你说明当前设置的CUDA的architecture与电脑的CUDA不匹配，详情请参考：https://blog.csdn.net/jieleiping/article/details/53134174）
第四步： 开始训练，和之前我博客里cifar10一样，有两种方法，这里只介绍第一种方法，用批处理文件的方法（想知道第二种方法的请查看之前博客http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/53998331）
在caffe-master\examples\mnist 下建立文本文档，后缀改为 .bat 复制以下code:
..\..\Build\x64\Release\caffe.exe train--solver=../../examples/mnist/lenet_solver.prototxt
Pause
保存，双击运行，弹出命令窗，等待训练结束，我的显卡是 GTX 960M ，只需要1分07秒就迭代了10000次，准确率 0.9915（用了一台i3的笔记本，cpu跑的，用了17分钟！）
如图：
PS: 总结两个遇到问题：
1. 转换数据时候要确定转换的是 LMDB还是LEVELDB，这个是在一开始转换的时候设置的，一旦设置，在后面的train_test.prototxt文件中一定要对应的改过来，切记，切记。
2.Debug 和 Release ，这个是在VS2013中选择的，具体有什么区别我不太清楚（百度了，说对使用问题不大），但是我们在调用例如 convert_mnist_data.exe 、compute_image_mean.exe等这些 应用程序时，要选择路径，一定要看清楚你生成的是在Debug文件夹（caffe-master\Build\x64\Debug）里还是在Release（caffe-master\Build\x64\Release）里，如果你生成的是在Debug里，而调用的时候是用路径：. Build\x64\Release 的话，就会出现如下错误：
当然，可以在VS2013中分别 选择 Debug和Release 进行生成，这样就不用担心第二个问题啦。
