caffe编译
1.下载伯克利caffe的windows分支版本，github链接：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows，用git下载，记得切换分支
1.git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 2. git checkout windows
2.(python=2.7 or 3.5忽略)如果自己电脑python版本是3.6，可以下载一个anaconda，创建一个python为3.5的环境，方便接下来使用（这里笔者采用的是python=3.5）
conda create caffe python=3.5
3.下载依赖的第三方包，(lmdb，boost等包)，默认自动会下载，可能会出现网慢，或者文中hash值错误引起的下载异常，可以提前把包放到 C:/Users/jiashuaihe/.caffe/dependencies/download此位置，这里附上下载链接https://github.com/willyd/caffe-builder/releases，取适合自己电脑环境的包
4.下载cuda9.0 + cudnn7.0，这里附一个配置电脑cuda的链接https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/#install-windows，见截图
5.修改scripts\build_win.cmd文件
a. 设置第8行和第74行中的WITH_NINJA=0
b. 设置第29行中的CONDA_ROOT变量为第二项中python所在环境，如果不知道在哪，用conda info -e查看，笔者截图
6.打开cmake/Cuda.cmake
a.第7行，去掉20和21的算力支持
set(Caffe_known_gpu_archs "30 35 50 60 61")
b.第40行，手动设定nvcc架构，我是1080Ti，用的6.1
set(__nvcc_out "6.1")
7.如果使用cuda编译，一定要修改C:\Users\jiashuaihe.caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py35_1.1.0\libraries\include\boost-1_61\boost\config\compiler\nvcc.hpp，注释掉最后三行
//#if !defined(__CUDACC_VER__) || (__CUDACC_VER__ < 70500)
//# define BOOST_NO_CXX11_VARIADIC_TEMPLATES
//#endif
因为在cuda7.5以后，__CUDACC_VER__被废除，应该使用__CUDACC_VER_MAJOR_和__CUDACC_VER_MINOR__等，参考https://github.com/BVLC/caffe/issues/5994、https://blog.csdn.net/qq_37817177/article/details/80604294
8.编译：直接在caffe目录下运行scripts\build_win.cmd，这时出现一个build文件夹，中间出现中文乱码是正常的，不用管，最后进vs2015编译即可。
