（1）环境搭建
从知道深度学习开始，就一直想学习使用caffe，碍于各种事情一直没有如愿，这几天终于找了个时间搞了一下，打算把学习的过程整理成笔记，包括环境搭建、跑车牌识别数据，跑mnist数据，用Alexnet跑自己的数据，用Siamese网络跑mnist数据，用Siamese网络跑自己的数据以及如何调整网络结构等等。。。。后续我会慢慢更新，笔记的主要内容是如何使用caffe，主要侧重于实战，基础理论和公式推导在这里不做具体讲解，有想学习的同学可以查阅相关的资料和paper，CVPR，ICCV，每年都有大量和深度网络相关的论文。caffe就不多介绍了，主要是实现卷积神经网络以实现分类、回归以及快速特征提取的开源平台，有的同学不仅要问，那如果要做别的网络怎么办？还有很多开源的深度学习框架可以实现DBN、RNN等，比如Google的TensorFlow，等博主搞完这个，打算学习一下TensorFlow，有学习的同学到时候欢迎一块交流学习。扯远了，，，言归正传。
博主电脑是高中毕业买的，今年研二，算下来也有6年多了，GPU low的不要不要的，没办法只能用CPU来跑caffe了，不过为了您的身心健康，还是建议用GPU比较好。CPU和GPU跑深度网络的差别在哪，想必大家都懂。博主电脑是win7,64位。这里介绍的是CPU版本配置，没有cuda部分。
1、安装VS2013
我安装的是VS2013中文旗舰版，具体安装方法就不说了，傻瓜式安装就行。
2、如果用mxnet的话需升级编译器
升级办法是安装vc_CompilerCTP.Nov2013，网上可以下载的。
3、安装MATLAB
目的是为了使用caffe的MATLAB接口， 这里注意MATLAB的版本，最好安装MATLAB2014a以上的，我用的是MATLAB2014a。（其实a和b就是上半年和下半年的意思）
4、安装Python
我使用的是Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64，然后.安装PTVS 2.2 VS 2013.msi把python融合到VS2013中。这些插件网上都有下载，网上找不到再找我要。
5、caffe-windows-master
这个是主要的文件了，下载地址https://github.com/happynear/caffe-windows，把它放在一个存储盘比较大的地方。不要有中文目录，把caffe-windows-master\3rdparty\bin添加到系统的path中
6、编译
用VS打开caffe-windows-master/build_cpu_only/MainBuilder.sln (强调一下，cpu版本的！)开始编译，原始的caffe-master中没有这么多工程，有几个是我自己后面加上去的，后面的博客会做介绍。
7.编译出现的两个错误
第一个错误是找不到python.h。第二个错误是找不到mex.n，原因在于matcaffe和pycaffe路径设置不正确。如果想要用MATLAB和Python的接口，就把相应的路径改成你自己电脑上的路径就OK了，修复办法如下：
pycaffe->属性
matcaffe->属性
编译完成，会在bin目录下，生成caffe.exe等相应的文件，大工告成！
网上的教程大多数是基于GPU版本的配置方法，CPU版本的比较少，相信有好多同学GPU计算能力在3.0以下，所以做了基于cpu版本的配置方法，后续的相应内容也都是基于cpu实现。我也是初学者，难免有写的不对的地方，有问题，还请大家及时沟通和交流。。。。。。
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/production/markdown_views-68a8aad09e.css">
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（1）环境搭建
从知道深度学习开始，就一直想学习使用caffe，碍于各种事情一直没有如愿，这几天终于找了个时间搞了一下，打算把学习的过程整理成笔记，包括环境搭建、跑车牌识别数据，跑mnist数据，用Alexnet跑自己的数据，用Siamese网络跑mnist数据，用Siamese网络跑自己的数据以及如何调整网络结构等等。。。。后续我会慢慢更新，笔记的主要内容是如何使用caffe，主要侧重于实战，基础理论和公式推导在这里不做具体讲解，有想学习的同学可以查阅相关的资料和paper，CVPR，ICCV，每年都有大量和深度网络相关的论文。caffe就不多介绍了，主要是实现卷积神经网络以实现分类、回归以及快速特征提取的开源平台，有的同学不仅要问，那如果要做别的网络怎么办？还有很多开源的深度学习框架可以实现DBN、RNN等，比如Google的TensorFlow，等博主搞完这个，打算学习一下TensorFlow，有学习的同学到时候欢迎一块交流学习。扯远了，，，言归正传。
博主电脑是高中毕业买的，今年研二，算下来也有6年多了，GPU low的不要不要的，没办法只能用CPU来跑caffe了，不过为了您的身心健康，还是建议用GPU比较好。CPU和GPU跑深度网络的差别在哪，想必大家都懂。博主电脑是win7,64位。这里介绍的是CPU版本配置，没有cuda部分。
1、安装VS2013
我安装的是VS2013中文旗舰版，具体安装方法就不说了，傻瓜式安装就行。
2、如果用mxnet的话需升级编译器
升级办法是安装vc_CompilerCTP.Nov2013，网上可以下载的。
3、安装MATLAB
目的是为了使用caffe的MATLAB接口， 这里注意MATLAB的版本，最好安装MATLAB2014a以上的，我用的是MATLAB2014a。（其实a和b就是上半年和下半年的意思）
4、安装Python
我使用的是Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64，然后.安装PTVS 2.2 VS 2013.msi把python融合到VS2013中。这些插件网上都有下载，网上找不到再找我要。
5、caffe-windows-master
这个是主要的文件了，下载地址https://github.com/happynear/caffe-windows，把它放在一个存储盘比较大的地方。不要有中文目录，把caffe-windows-master\3rdparty\bin添加到系统的path中
6、编译
用VS打开caffe-windows-master/build_cpu_only/MainBuilder.sln (强调一下，cpu版本的！)开始编译，原始的caffe-master中没有这么多工程，有几个是我自己后面加上去的，后面的博客会做介绍。
7.编译出现的两个错误
第一个错误是找不到python.h。第二个错误是找不到mex.n，原因在于matcaffe和pycaffe路径设置不正确。如果想要用MATLAB和Python的接口，就把相应的路径改成你自己电脑上的路径就OK了，修复办法如下：
pycaffe->属性
matcaffe->属性
编译完成，会在bin目录下，生成caffe.exe等相应的文件，大工告成！
网上的教程大多数是基于GPU版本的配置方法，CPU版本的比较少，相信有好多同学GPU计算能力在3.0以下，所以做了基于cpu版本的配置方法，后续的相应内容也都是基于cpu实现。我也是初学者，难免有写的不对的地方，有问题，还请大家及时沟通和交流。。。。。。
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