caffe是深度學習的框架之一，深度學習的框架有很多比較流行的有tensorflow、keras和本文將要提到的caffe等等。caffe可能不是最好的深度學習架構，但是在某些領域它卻表現的很好。
下面是幾篇關於深度學習架構比較的部落格：
caffe在win下環境的搭建是比較棘手的乙個問題，下面介紹下如何在win10下搭建caffe環境。
一、所需工具
系統：win10
軟體：vs2013 (
python2.7 (
cuda8.0 (
cudnn5.1 (
依賴包：(
**：caffe原始碼 (
二、安裝軟體
分別安裝vs2013、python2.7、cuda8.0(安裝到預設位置)、cudnn
注意：1、 將(c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v8.0\extras\visual_studio_integration\msbuildextensions)目錄下的4個檔案
拷貝到(c:\program files (x86)\msbuild\microsoft.cpp\v4.0\v120\buildcustomizations)目錄下
2、設定環境變數
cuda安裝過程中會檢測和適配系統，並將庫檔案新增到環境變數，下面還需要講python新增到環境變數（方便後續編譯pycaffe）
下面檢測一下python是否安裝成功，在命令列輸入python，如果有如下顯示則表示python安裝成功。
最後還需要將vs2013新增到環境變數裡面。
三、caffe原始碼的編譯
這個是caffe的配置檔案，然後用vs2013開啟caffe.sln
初次匯入會出現libcaffe和test_all匯入的失敗，這是因為配置檔案裡面用到的cuda7.5而我們安裝的是8.0,講配置檔案cuda的版本修改為8.0即可。
既然支援了python，那麼還需要將python的安裝路徑新增到配置檔案
在這個配置檔案中，我們還可以選擇是否只使用cpu編譯，以及是否支援matlab等功能，這個可以根據需求自己修改。配置檔案修改好後，關閉解決方案重新開啟。
接下來我們還需要將設定各個專案的版本，版本release，平台x64，解決方案--->右鍵屬性---->配置屬性---->配置 ---->配置管理器
然後將每個專案都設定警告不視為錯誤。專案---->右鍵屬性 ----->配置屬性 ---->c/c++---->常規
還有一點也是很重要的一點，caffe環境的搭建就是主要是為了進行分類以及訓練caffemodel，如果不編譯caffe對python的介面支援，那麼就只能對資料進行處理，不能利用訓練model（如果不編譯pycaffe，後期import caffe可以通過，但是caffe.io.load_image等好多介面都不會報caffe沒有該屬性。嗯，這都是痛的領悟）因此還需要對caffe和python的鏈結器進行設定，需要鏈結到python2.7/libs
編譯成功後會在..\caffe-master\build\x64\release生成
在pycaffe下會生成
然後將該caffe檔案拷貝到python2.7的安裝目錄的c:\python27\lib\site-packages下，最後就可以用測試.py檔案進行測試了，對.py檔案進行編譯的過程需要什麼
最後：祝好運
win10下csc環境配置
1.右單擊此電腦 屬性 高階系統設定 環境變數，在彈出來的對話方塊 administrator使用者變數 列表框中，選擇變數名path，單擊編輯，在彈出的輸入框中新增 即新建 如下路徑 依據計算機上安裝的framework版本而定 c windows microsoft.net framework ...
win10下Linux雙系統
首先給乙個安裝教材鏈結 點我 等安裝成功後，我的ubuntu是有不少小毛病的。例如電腦都不顯示wifi，這就比較尷尬啦。主要是ubuntu16.4系統預設wifi這個驅動器不存在導致wifi功能不能顯示。首先用用網線連線電腦讓電腦可以上網 或者用安卓手機usb線連線電腦，再開啟手機的 設定 更多 流...
win10下彙編環境搭建心得
1 工具準備 工具介紹 dosbox 是乙個 dos 模擬程式，由於它採用的是 sdl 庫，所以可以很方便的移植到其他的平台。目前，dosbox 已經支援在 windows linux mac os x beos palmos android webos os 2等系統中執行。工具介紹 masm32...