2017/2/14更新：
本人在使用Python3.6安装成功后任然存在一些问题，很麻烦。我也去仔细看了下caffe支持的版本，目前只支持到3.5，所以大家可以参考我的另外一篇博客安装caffe。本来想直接删除这篇博客，但对于一些还不知情的朋友，希望能提醒一下。
参考链接：http://blog.csdn.net/hanzy88/article/details/79196846
以上的链接只对python3.5有效，所以自己操作时出现了错误费了很长时间才解决，特与大家分享
1.准备工作：
第一步：下载Caffe-Windows(BLVC)，地址：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows，并解压到指定的文件夹Caffe下。
第二步：下载CuDNN5.1，并拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0对应的文件夹下。
第三步：安装CMake3.7，并将其安装包下的bin路径到系统环境Path变量中。
以上工作在安装Anaconda、VS、CUDA的前提。
下面步骤的操作平台是VS2015
2.修改配置文件：
打开Caffe文件夹下scripts的build_win.cmd脚本，使用Notepad++软件，修改以下内容：
第一处修改：
第二处修改：
第三处修改：
删除以下内容或者用“ :: ”注释掉。
3.编译工作
第一步：在Caffe文件下shift+右键，点击“在此处打开命令窗口”，然后将Caffe\scripts下的build_win.bat文件拖到cmd窗口中，回车并编译。
这时候用python3.6的会报错：
cannot find url for MSVC_VERSION:1900 and Python version:3.6
大致是这样的错误，我记不大清了，这里卡了大半天。
后来根据错误文档找到了文件：WindowsDownloadPrebuiltDependencies，用文本编辑器，把文件里面的python3.5全部改为Python3.6，因为之前支持的Anaconda仅到3.5，所以文件一直没改动，如下：
同时，找到download_prebuilt_dependencies这个文件，把WIN_DEPENDENCIES_URLS 大括号里的3.5也改成3.6，这样当系统识别当前Anaconda版本为3.6时会链接到对的文件地址，当然实际中，在运行时还是有错误，无法从指定位置下载，所以还是要操作下一步。
第二步：第一步会出错，因为下载libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar失败，这需要手动的下载。由于之前很多教程给的统一链接，现在已经失效，需要自己去找，我是在一个网盘上找到的，后期会上传CSDN。
第三步：下载后将其拷贝到用户目录下.caffe\download目录下，我的目录是C:\Users\Administrator.caffe\dependencies\download，这里可以先不着急拷贝进去，因为当前文件夹可能还没生成，我也是在报错的时候才找到这个文件夹的。同时要，重新命名为.tar。
并重复第一步操作，在这之前要删除scripts目录下bulid中所有文件，重新加载scripts中的build_win.cmd，否则一直错在同一个地方（每一次更改变动，都要删除build文件里的所有文件）。
第四步：我到这里就没有问题了，重新加载编译就行，大概要十几分钟，慢慢等就是了。
第五步： caffe环境整合
打开caffe-master文件夹，然后看到一个windows文件夹，然后继续打开windows文件夹，看到里面一个CommonSettings.props.example文件，复制出来一份，并改名字为CommonSettings.props。之后的操作可以参考最下面老版链接的改法，只要改CommonSettings.props这个文件就行了，之后的操作不用做。
第六步：编译工作
1.打开VS2015生成Release
用VS2015打开Caffe\build文件下的Caffe工程，VS2015开始加载，并无错误。
2.MNIST测试
第一步：下载MNIST的leveldb格式数据，解压两个文件夹mnist-train-leveldb, mnist-test-leveldb，修改成mnist_train_leveldb, mnist_test_leveldb，并拷贝到caffe\examples\mnist下。
第二步：修改examples\mnist\lenet_train_test.prototxt，修改属性data param下的source和backend属性，如下图：
第一个
data_param {
source: “绝对路径examples/mnist/mnist-train-leveldb”
batch_size: 64
backend: LEVELDB
}
第二个
data_param {
source: “绝对路径examples/mnist/mnist-test-leveldb”
batch_size: 100
backend: LEVELDB
}
第三步：在Caffe文件夹下创建一个run_mnist_leveldb.bat文件，内容如下：
“./build/tools/Release/caffe.exe” train –solver=./examples/mnist/lenet_solver.prototxt
pause
（红色标记的极为重要，不可缺少）
第四步：双击run_mnist_leveldb.bat即可。
以上是对最新版的Python安装GPU版本的Caffe教程
参考链接：
老版的python2.7参考这里:
https://www.cnblogs.com/king-lps/p/6553378.html
由于一开始没搞清楚，所以按照这个操作了，绕了好大的圈子，但是对其中的问题也有点了解。
比如：
在编译libcaffe时，出现error C2220: 警告被视为错误 - 没有生成“object”文件,可以点击那个错误，打开错误文件，保存一下就好了。