笔者感觉，相较于TensorFlow来说，Caffe的坑更多更深，而想在Windows系统的VS、Python与Matlab平台均调试成功则更是难上加难。为了降低调试难度，请务必使用Caffe安装包中所要求的各对应软件版本进行安装调试。网上有很多不错的安装教程，请酌情参考，在此不再赘述。
本文主要给出一些疑难问题的解决办法，若仍有疑问，请多读几遍。文中所使用的安装包为caffe-master，该包默认支持的软件为VS2013、Python2.7。
Visual Studio 部分
“未找到导入的项目“C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations\CUDA 8.0. props”以及“libcaffe加载失败”
请在“C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations”目录下放入下述文件，“V120”还是“V140”决定于你使用哪种平台工具集（请尽量安装VS2013，并在任意VS中选择V120工具集，以获得最佳体验）。
获取方法请参考上一篇文章 https://blog.csdn.net/zzpong/article/details/80282814。
cuDNN的文件路径在哪？之前我都是用它把CUDA安装文件直接覆盖的
请不要把cuDNN文件包中文件对原CUDA安装文件进行覆盖安装，而要放在其他你喜欢的地方。caffe-master中的cuDNN路径（在CommonSettings.props中设置）与CUDA路径（在系统环境变量里设置，一般安装时会自动配置好）是分开的。切记路径设置正确，否则会报MSB3073的错误，下图就是该路径下不存在cuDNN文件的示例：
上述图片出现路径双斜线错误是因为文件不存在，但也有的路径双斜线错误是真的在程序上多了一条斜线，比如下面的：MSB4062: 未能从程序集 …\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuild Tasks.dll 加载任务“NuGetPackageOverlay”。
这个是真的多了一条斜线，修改位置…\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\OpenCV.props文件下：将$(MSBuildThisFileDirectory)/private中的“/”删去即可：$(MSBuildThisFileDirectory)private。MSB3721 “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\bin\nvcc.exe” -ccbin … 已退出，返回代码为 1。 libcaffe …
这是使用更高版本的CUDA（比如CUDA 8.0）导致的，因为新版本的bin路径已更换为“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin”。请将v8.0文件夹下的所有文件（因为除bin外其他文件夹下的文件之后也会要用到）拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA下再运行即可。too few arguments in function call（在出现此问题时请优先解决，因为它会产生更多奇怪的错误）
这是因为caffe-master包代码本身问题。在“cudnn.hpp”（请使用“解决资源方案管理器”搜索，或双击错误跳转）有：
但查找声明我们可以看到，该函数
少了一个变量… 所以在缺失的地方补上对应的CUDNN_DATA_FLOAT或CUDNN_DATA_DOUBLE即可：
无法打开包括文件: “gpu/mxGPUArray.h”: No such file or directory
如果打开详细诊断，你会看到在各种后缀为“_layer.cu”的文件都会出现这个错误：
其实这儿不是cicc的问题，而是你使用的新版本Matlab库文件路径更改导致的。请在CommonSettings.props第55行增加”$(MatlabDir)\toolbox\distcomp\gpu\extern\include;”，将
修改为即可。
无法打开文件”libboost_python-vc140-mt-1_59.lib”
这类问题大部分都是版本不符造成的，其中vc140是VS工具集的版本号。在这儿的问题表示，NuGet根据libcaffe中packages.config指示所下载的数据包跟你所需要的版本不符。比如在这儿就需要：
才对（工具——NuGet包管理——管理解决方案的NuGet程序包）。但是直接下载就会报错“‘boost_python-vc140’与xxxx不兼容”等类似问题。解决办法：将所有需要的包收集齐并在packages.config中进行修改，关闭VS，删除所有原有包，编译libcaffe让其重新下载所需要的。但是这种方法很麻烦，之后会出现的新问题也无法预估，所以“安装VS2013，并使用V120进行编译”是更优的选择。请将caffe与libcaffe中的“将警告视为错误”选项修改为“否”，如果你不想被编码方式困扰的话
NuGet无法更新
请使用魔法。不仅是NuGet，Python中的”pip install xxx”，Windows官网下载的Redistributable Package等等，凡是遇到卡住、丢包、VS2013离线安装进度缓慢、甚至“停止魔法后NuGet的一些文件就编译失败”等问题，请施加魔法。Visual Studio的错误报告太简陋了，每次就只会说“我发生了一个错误”
“VS菜单栏——工具——选项——项目和解决方案生成并运行——MSBuild项目生成输出详细级别/MSBuild项目生成日志文件详细级别——诊断”，给你详细到爆炸的错误报告。但是调试完成后请还原成“安静”，因为它运行起来真的好慢。已经执行了你所说的操作，为什么还是报错
请重启编译软件，无论你是在调试VS、Python还是Matlab，修正后的重启可能会带来意想不到的效果。另外，VS重启后可能还需要对项目右键，选择“清理”然后再“重新生成”。
Python 部分
import skimage.io ImportError: No module named skimage.io
如果你没使用最方便的安装包Anaconda2的话，那么对于选择纯净版Python2.7的你，可能会遇到以上错误，翻译过来就是“拓展包不够”。请到cmd中cd到你安装Python的目录（尤其是你有好几个版本的Python时），使用pip指令安装各种包，比如pip install scikit-image。若下载很慢或速度为零，请释放魔法。另外，请优先安装numpy包，下载地址，选择“numpy-1.15.0+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl”，安装指令pip install “numpy-1.13.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl”。ImportError: No module named caffe
请将…\caffe-master\Build\x64\Release\pycaffe中的caffe文件夹复制到…\Python27\Lib\site-packages文件夹下即可。
Matlab 部分
Invalid MEX-file ‘…\caffe_.mexa64’: Missing dependent shared libraries ‘xxx.dll’ required by ‘…\caffe_ .mexa64’
请将…\caffe-master\Build\x64\Release文件夹下的所有dll文件都复制到…\caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe+caffe\private文件夹下。（或者将…\caffe-master\Build\x64\Release设为环境变量）Invalid MEX-file ‘…\caffe_.mexa64’: Missing dependent shared libraries ‘msvcr90.dll’ required by ‘python27.dll’ by ‘…\caffe_ .mexa64’
网络上有很多“msvcr90.dll”文件，微软也提供了很多Microsoft Visual C++ 2008 SP1 Redistributable Package版本，来提供“msvcr90.dll”文件。但只有这个官方版本所提供的“msvcr90.dll”文件才能解决问题。安装此版本后，你将会在C盘拥有8个版本的“msvcr90.dll”：
其中只有文件路径带有amd64的可以解决这个问题，笔者选的最后一个。将该文件拷贝到System32文件夹下，重启Matlab（必须）再运行测试代码即可。感谢这篇文章给笔者带来的灵感。
