看你的需求了，如果想跑大一点的神经网络（e.g. AlexNet），最好是用GTX 770或更好的Titan, K40等GPU。如果只是MNIST上跑着玩一般的卡就可以。
对CPU没有太多要求，显卡的内存要大于3g
要使用CUDNN的话，GPU的运算能力必须达到3.0。没有GPU也是可以的，但是会非常的慢
对GPU没有要求，唯一的要求就是显卡要支持cuda（A卡泪奔。。）。如果你显卡不支持cuda，也不要紧，可以用CPU跑。在你的网络配置文件solver.prototxt文件最后一行，设置为CPU模式即可。
https://www.zhihu.com/question/27647998
caffe编译时候，依赖的python版本，和你现在使用的版本不一致，导致虽然都是python，但是版本不同。
解决办法：尽量保持电脑中只有一个版本的python。mac系统自带的就不错
有时会出现，找不到numpy中的一个头文件
原因：caffe中MakeFile.config中的numpy路径不对
解决：进入caffe的Makefile.config文件，仔细查看有关PYTHON_INCLUDE,PYTHON_LIB的路径部分，都修改对，该注释的注释掉。然后重新编译
关于跑别人demo的经验
在caffe配的没有问题的情况下，主要是solver中用到的训练网络或者测试网路的data source path，一定要仔细改对。用python接口的时候，常常会写一个data provider的py文件，这个文件会配合train.prototxt（或者val.prototxt）中的网络，说明使用哪个provider为该网络提供数据。通常都是先把图片的路径写到文本中，再根据这个文本去读图片，这个文本通常是train.txt或者test.txt
caffe-windows环境配置（github上官方BVLC/caffe的推荐配置方法详解） *****