本文在windows下使用visual studio2013配置关联python(python-2.7.12.amd64.msi)的caffe项目，如果有耐心的人，当然可以自己去下载caffe项目自己进行编译，由于我比较懒，所以这里我利用微软自己移植的caffe进行部署，就不尝试编译官方的caffe（听说自己编译需要解决各种坑），微软移植的解决方案编译确实很方便，解决一些引用就ok了。
（一）Caffe微软官方GitHub
下载地址：https://github.com/Microsoft/caffe
通过GitHub管理项目非常方便，可以自己通过VS团队资源管理器进行链接代码，牛人修改里面的东西也可以提交上去。当时我这里是直接下载caffe-master.zip的包的方式，然后直接解压出来，可以看到里面有28个文件，共包含16个项目：
（二）项目编译前的步骤：
（1）设置配置文件
在 .\caffe-mastter\windows路径下新建一个文本文档，重命名为CommonSettings.props ，并复制.\windows\CommonSettings.props.example 文件中的内容到 .\windows\CommonSettings.props。默认情况下windows编译需要CUDA和cuDNN，当然你也可以在配置文档（.\windows\CommonSettings.props）中去修改为不用，直接将为true的配置设置为false即可。但是python默认情况下是不能使用的，我这里需要用python进行caffe学习，所以就设置为true了。其他三方的库，VS编译时会通过NuGet进行自动获取，非常方便！
为了便于在训练模型时减少输出信息，建议去\caffe-master\caffe-master\src\caffe\layers\data_layer.cpp文件，将如下打印信息的代码用"//"注释掉：
DLOG(INFO) << "Prefetch batch: " << batch_timer.MilliSeconds() << " ms.";
DLOG(INFO) << " Read time: " << read_time / 1000 << " ms.";
DLOG(INFO) << "Transform time: " << trans_time / 1000 << " ms.";
（2）下载相关软件
CUDA
下载 CUDA Toolkit 7.5 （https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit）。如果你电脑没有NVIDIA的独立显卡，那么只能选择用CPU进行编译，就不需要安装CUDA，去配置文件 .\windows\CommonSettings.props 设置<CpuOnlyBuild>false</CpuOnlyBuild&
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