一、前言
之前一周的工作一直集中在配置caffe框架上。参考了网路上一些教程大多是以cmd命令行的形式来对caffe进行配置的，这样的方式需要记住很多的git和cmake参数才能按照你想要的方式配置caffe。因此我在这里总结一下用cmake-gui来配置caffe的过程，相比使用cmd的配置方法直观了许多，也更加适合新手。
二、准备工作
1、准备源码
首先在github上下载caffe-master和你想要的预编译库（选择vs和python版本），如图所示。
此步骤大致对应在cmd中使用git clone和git checkout windows这两步，但不是完全相等的。
2、编译器，CMake和python环境
确保你已经安装了vs2015，cmake和对应版本的python，这里官方的wiki文档推荐你使用Anaconda来安装python，安装Anaconda并确保Anaconda的安装程序已经帮你添加好了所有的环境变量。
3、额外的下载工作
这个时候，如果你对自己的网路有足够的信心的话，你可以跳过这一步。因为在之后的操作中CMake会帮助你下载一个额外的库文件压缩包。但是在没有VPN的情况下，让cmake去下载是很缓慢的。因此我们选择单独下载我们所需要的库文件压缩包。在cmake-master文件夹中的scripts文件夹中的download_prebuilt_dependencies.py脚本中含有你所需的压缩包的下载路径。用文本编辑器打开脚本，选择你需要的版本。
下载完毕后解压到最底层，是一个叫libraries文件夹。把他放在你cmake的build文件夹中就ok了。
三、配置开始
如果你之前看过@light169和@XIao_MinK两位前辈的教程，那么从这一步开始我的做法和他们就开始不同了。你不需要对任何的脚本文件做出修改，而是通过CMake-gui对那些参数做出修改。
1.首先设置源码地址和build文件夹地址，以及选择合适的编译器。如下图：
2.调整参数，如CUDA，CUPonly，BLAS库等等…具体如下图所示
首先设置CPUonly为ture，不需要更改脚本文件，只需要打个勾即可，是不是很简单？
BLAS是线性运算库（基础线性代数子程序库），有三个选项可选Atlas，Open还有MKL你可以选择你的计算机上已经拥有的运算库。我选择的是Open库。（如果你选择了你计算机上没有的库，那么cmake会报错，而不会帮你下载。）
同样，cpuonly也代表你不需要cuda库，可以不用勾选。
3.点击Configer等待configer down后进行Generate，Open Project进入你编译好的sln当中。
4.将ALL_BUILD选为启动项目，编译即可。若无错误，则配置成功。
漫长的等待后……
四、结语
最后的最后，我又测试了一下caffe.exe，使用的是网上下载的MNIST数据库进行测试。运行效果如下：
最后祝大家DeepLearnning玩的开心~