历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。
安装硬件： intel i5 + NVIDIA 740 M
安装流程细分为如下10个步骤，细化步骤粒度更易避免出错：
1、安装依赖包

2、禁用 nouveau

3、配置环境变量

4、下载 CUDA 8.0

5、安装 CUDA 8.0

6、验证 CUDA 8.0 是否安装成功

7、安装 cudnn

8、安装 opencv3.1

9、安装 caffe

10、安装 pycaffe notebook 接口环境
第1步 安装依赖包
安装后续步骤或环境必需的依赖包，依次输入以下命令:
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install git cmake build-essential

有一定几率安装失败而导致后续步骤出现问题，所以要确保以上依赖包都已安装成功，验证方法就是重新运行安装命令，如验证 git cmake build-essential是否安装成功共则再次运行以下命令：
 sudo apt-get install git cmake build-essential 

界面提示如下则说明已成功安装依赖包，否则继续安装直到安装成功。
yhao@yhao-X550VB:~$ sudo apt-get install git cmake build-essential
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树       
正在读取状态信息... 完成       
build-essential 已经是最新版 (12.1ubuntu2)。
cmake 已经是最新版 (3.5.1-1ubuntu3)。
git 已经是最新版 (1:2.7.4-0ubuntu1.1)。
下列软件包是自动安装的并且现在不需要了：
  lib32gcc1 libc6-i386
使用'sudo apt autoremove'来卸载它(它们)。
升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 94 个软件包未被升级。

第2步 禁用 nouveau
安装好依赖包后需要禁用 nouveau，只有在禁用掉 nouveau 后才能顺利安装 NVIDIA 显卡驱动，禁用方法就是在 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件中添加一条禁用命令，首先需要打开该文件，通过以下命令打开：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

打开后发现该文件中没有任何内容，写入：
blacklist nouveau option nouveau modeset=0 

保存时命令窗口可能会出现以下提示：
** (gedit:4243): WARNING **: Set document metadata failed: 不支持设置属性 metadata::gedit-position


无视此提示～，保存后关闭文件，注意此时还需执行以下命令使禁用 nouveau 真正生效：
sudo update-initramfs -u

第3步 配置环境变量
同样使用 gedit 命令打开配置文件：
sudo gedit ~/.bashrc


打开后在文件最后加入以下两行内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH 

保存退出。
第4步 下载 CUDA 8.0
进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，依次选择 CUDA 类型然后下载即可。


第5步 安装 CUDA 8.0
第四步下载的1.4G的 CUDA中包含有 nvidia 显卡驱动，故此步骤 CUDA 的安装包括了 nvidia 显卡驱动的安装，此时注意你是否已经安装过 nvidia 显卡驱动，若无法保证已安装的 nvidia 显卡驱动一定正确，那就卸载掉之前安装的 nvidia 显卡驱动（卸载方法链接)，然后开始安装 CUDA 8.0；若可以保证已安装正确的 nvidia 显卡驱动，则直接开始安装 CUDA 8.0，在安装过程中选择不再安装 nvidia 显卡驱动。
为了方便开始安装过程的路径查找，把下载的 CUDA 安装文件移动到 HOME 路径下，然后通过 Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，输入帐号密码登录，通过 Ctrl + Alt + F7 可返回图形化模式，在文本模式登录后首先关闭桌面服务：
sudo service lightdm stop

然后通过  Ctrl + Alt + F7 发现已无法成功返回图形化模式，说明桌面服务已成功关闭，注意此步对接下来的 nvidia 驱动安装尤为重要，必需确保桌面服务已关闭。
Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，然后运行 CUDA 安装文件进行安装，之前我们已经把 CUDA 安装文件移动至 HOME，直接通过 sh 命令运行安装文件即可：
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --no-opengl-libs

其中 cuda_8.0.61_375.26_linux.run 是我的 CUDA 安装文件名，而你需替换为自己的 CUDA 安装文件名，若此时忘记可直接通过 ls 文件查看文件名，这也是我建议把 CUDA 安装文件移动到 HOME 下的另一个原因。
执行此命令约1分钟后会出现 0%信息，此时长按回车键让此百分比增长，直到100%，然后按照提示操作即可，先输入 accept ，然后让选择是否安装 nvidia 驱动，这里的选择对应第5步开头，若未安装则输入 “y”，若确保已安装正确驱动则输入“n”。
剩下的选择则都输入“y”确认安装或确认默认路径安装，开始安装，此时若出现安装失败提示则可能为未关闭桌面服务或在已安装 nvidia 驱动的情况下重复再次安装 nvidia 驱动，安装完成后输入重启命令重启：
reboot

重启后登录进入系统，配置 CUDA 环境变量，与第3步相同，使用 gedit 命令打开配置文件：
sudo gedit ~/.bashrc

在该文件最后加入以下两行并保存：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

使该配置生效：
source ~/.bashrc

第6步 验证 CUDA 8.0 是否安装成功
分别执行以下命令：
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

若看到类似以下信息则说明 cuda 已安装成功：
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GT 740M"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          8.0 / 8.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    3.5
  Total amount of global memory:                 2004 MBytes (2100953088 bytes)
  ( 2) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:     384 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1032 MHz (1.03 GHz)
  Memory Clock rate:                             800 Mhz
  Memory Bus Width:                              64-bit
  L2 Cache Size:                                 524288 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     No
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GT 740M
Result = PASS


第7步 安装  cudnn
登录官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，下载对应 cuda 版本且 linux 系统的 cudnn 压缩包，注意官网下载 cudnn 需要注册帐号并登录，不想注册的可从我的网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1c2xPVzy

下载完成后解压，得到一个 cudn 文件夹，该文件夹下include 和 lib64 两个文件夹，命令行进入 cudn/include 路径下，然后进行以下操作：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件

然后命令行进入 cudn/lib64 路径下，运行以下命令：
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接

这里需要注意第三行命令，网上有人的第三行命令为：
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接

起初我执行的也是上条链接 libcudnn.so.5.1.5 的命令，但是后面编译caffe时出错，报错内容为 /usr/bin/ld: 找不到 -lcudnn，所以这里需要先查看一下自己应该链接的是 libcudnn.so.5.1.10 还是 libcudnn.so.5.1.5 ，查看方法为下：
locate libcudnn.so

我执行完后显示如下：
yhao@yhao-X550VB:~$ locate libcudnn.so
/home/yhao/.local/share/Trash/files/libcudnn.so
/home/yhao/.local/share/Trash/files/libcudnn.so.5
/home/yhao/.local/share/Trash/files/libcudnn.so.5.1.10
/home/yhao/.local/share/Trash/files/cuda/lib64/libcudnn.so
/home/yhao/.local/share/Trash/files/cuda/lib64/libcudnn.so.5
/home/yhao/.local/share/Trash/files/cuda/lib64/libcudnn.so.5.1.10
/home/yhao/.local/share/Trash/info/libcudnn.so.5.1.10.trashinfo
/home/yhao/.local/share/Trash/info/libcudnn.so.5.trashinfo
/home/yhao/.local/share/Trash/info/libcudnn.so.trashinfo
/home/yhao/cuda/lib64/libcudnn.so
/home/yhao/cuda/lib64/libcudnn.so.5
/home/yhao/cuda/lib64/libcudnn.so.5.1.10
/usr/local/lib/libcudnn.so
/usr/local/lib/libcudnn.so.5

可以看到我的文件是 libcudnn.so.5.1.10 ，并没有 libcudnn.so.5.1.5，所以第三行命令我链接的是 libcudnn.so.5.1.10 ，这里第三行链接命令视你的查看结果而定。
安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功，若出现以下信息则表示安装成功：
yhao@yhao-X550VB:~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

第8步 安装  opencv3.1
进入官网  : http://opencv.org/releases.html , 选择 3.1.0 版本的 source , 下载 opencv-3.1.0.zip


解压到你要安装的位置，命令行进入已解压的文件夹 opencv-3.1.0 目录下，执行：
mkdir build # 创建编译的文件目录

cd build

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make -j8  #编译


在执行 make -j8 命令编译到 92% 时可能会出现以下错误：
modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:120:54: error: 
‘NppiGraphcutState’ has not been declared
typedef NppStatus (*init_func_t)(NppiSize oSize, 
NppiGraphcutState** ppState, Npp8u* pDeviceMem);

这是由于opecv3.1与cuda8.0不兼容导致的。解决办法：
修改 /opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp 文件内容，如图：


编译成功后安装：
sudo make install #安装

安装完成后通过查看 opencv 版本验证是否安装成功：
pkg-config --modversion opencv  

第9步 安装  caffe
首先在你要安装的路径下 clone ：
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

进入 caffe ，将 Makefile.config.example 文件复制一份并更名为 Makefile.config ，也可以在 caffe 目录下直接调用以下命令完成复制操作 ：
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

复制一份的原因是编译 caffe 时需要的是 Makefile.config 文件，而Makefile.config.example 只是caffe 给出的配置文件例子，不能用来编译 caffe。
然后修改 Makefile.config 文件，在 caffe 目录下打开该文件：
sudo gedit Makefile.config

修改 Makefile.config 文件内容：
1.应用 cudnn
将
#USE_CUDNN := 1
修改成： 
USE_CUDNN := 1

2.应用 opencv 版本
将
#OPENCV_VERSION := 3 
修改为： 
OPENCV_VERSION := 3

3.使用 python 接口
将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1 
修改为 
WITH_PYTHON_LAYER := 1

4.修改 python 路径
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 
修改为： 
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial       

这里贴出 我的Makefile.config文件 方便大家参考
然后修改 caffe 目录下的 Makefile 文件：
将：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

将：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改为：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

然后修改 /usr/local/cuda/include/host_config.h  文件 :
将
#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
改为
//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

OK ，可以开始编译了，在 caffe 目录下执行 ：
make all -j8

这是如果之前的配置或安装出错，那么编译就会出现各种各样的问题，所以前面的步骤一定要细心。
编译成功后可运行测试：
sudo make runtest -j8


如果显示结果为上图所示，则表示 caffe 已经成功安装。
10、安装 pycaffe notebook 接口环境
在上一步成功安装 caffe 之后，就可以通过 caffe 去做训练数据集或者预测各种相关的事了，只不过需要在命令行下通过 caffe 命令进行操作，而这一步 pycaffe 的安装以及 notebook 环境配置只是为了更方便的去使用 caffe ，实际上大多数都是通过 python 来操作 caffe 的，而 notebook 使用浏览器作为界面，可以更方便的编写和执行 python 代码。
首先编译 pycaffe :
cd caffe

sudo make pycaffe -j8

以下是我编译 pycaffe 时出现的错误：
python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 没有那个文件或目录

解决方法：
sudo apt-get install python-numpy

此外也可能是由于 Makefile.config 文件中 python 路径设置错误出现的错误，可根据上一步检查一下，也可能出现别的错误，百度谷歌之～
编译 pycaffe 成功后，验证一下是否可以在 python 中导入 caffe 包，首先进入 python 环境：
python

然后导入 caffe :
>>> import caffe

若不报错则表示 caffe 的 python 接口已正确编译，但是应该不会那么顺利，以下是我导入 caffe 时出现的错误：
错误1：
File "<stdin>", line 1, in <module>   ImportError: No module named caffe

解决方法：
sudo echo export PYTHONPATH="~/caffe/python" >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

错误2：
ImportError: No module named skimage.io

解决方法：
pip install -U scikit-image #若没有安装pip: sudo apt install python-pip

ok，最后一步，配置notebook环境
首先要安装python接口依赖库，在caffe根目录的python文件夹下，有一个requirements.txt的清单文件，上面列出了需要的依赖库，按照这个清单安装就可以了。
在安装scipy库的时候，需要fortran编译器（gfortran)，如果没有这个编译器就会报错，因此，我们可以先安装一下。
首先进入 caffe/python 目录下，执行安装代码：
sudo apt-get install gfortran

for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

安装完成以后执行：
sudo pip install -r requirements.txt

就会看到，安装成功的，都会显示Requirement already satisfied, 没有安装成功的，会继续安装。
然后安装 jupyter ：
sudo pip install jupyter

安装完成后运行 notebook :
jupyter notebook

或

ipython notebook

就会在浏览器中打开notebook,  点击右上角的New-python2, 就可以新建一个网页一样的文件，扩展名为ipynb。在这个网页上，我们就可以像在命令行下面一样运行python代码了。输入代码后，按shift+enter运行，更多的快捷键，可点击上方的help-Keyboard shortcuts查看，或者先按esc退出编辑状态，再按h键查看。

为心仪公司折腾DL许久然而并无缘～
加油。
参考文章：
http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html
http://blog.csdn.net/sunpeng19960715/article/details/54835148

1\编译make: *** [.build_release/src/caffe/layer.o] Error 1


In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0,

                 from ./include/caffe/common.hpp:19,

                 from src/caffe/net.cpp:10:

./include/caffe/util/cudnn.hpp: In function 鈥榲oid caffe::cudnn::createPoolingDesc(cudnnPoolingStruct**, caffe::PoolingParameter_PoolMethod, cudnnPoolingMode_t*, int, int, int, int, int, int)鈥?

./include/caffe/util/cudnn.hpp:136:9: error: 鈥楥UDNN_PROPAGATE_NAN鈥?was not declared in this scope

         CUDNN_PROPAGATE_NAN, h, w, pad_h, pad_w, stride_h, stride_w));

         

./include/caffe/util/cudnn.hpp:136:68: error: there are no arguments to 鈥榗udnnSetPooling2dDescriptor_v4鈥?that depend on a template parameter, so a declaration of 鈥榗udnnSetPooling2dDescriptor_v4鈥?must be available [-fpermissive]

         CUDNN_PROPAGATE_NAN, h, w, pad_h, pad_w, stride_h, stride_w));

                                                                    

./include/caffe/util/cudnn.hpp:136:68: note: (if you use 鈥?fpermissive鈥? G++ will accept your code, but allowing the use of an undeclared name is deprecated)

         CUDNN_PROPAGATE_NAN, h, w, pad_h, pad_w, stride_h, stride_w));

                                                                    

./include/caffe/util/cudnn.hpp: At global scope:

./include/caffe/util/cudnn.hpp:141:40: error: variable or field 鈥榗reateActivationDescriptor鈥?declared void

 inline void createActivationDescriptor(cudnnActivationDescriptor_t* activ_desc,

                                        
./include/caffe/util/cudnn.hpp:142:27: error: expected primary-expression before 鈥榤ode鈥?     cudnnActivationMode_t mode) {
2\caffe error
      CHECK_LE(shape[i], INT_MAX / count_) <<count_ << "blob size exceeds INT_MAX" ;


size of blob oversize the int type.



出现这种问题一般都是因为因为cudnn版本与caffe版本不匹配

前言

首先来一波地址：

happynear大神的第三方caffe：http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231

Neil Z大神的第三方caffe：https://initialneil.wordpress.com/2015/01/11/build-caffe-in-windows-with-visual-studio-2013-cuda-6-5-opencv-2-4-9/

caffe提供Windows工具包(caffe-windows)：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows  

百度云下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1HqcSoBUX2bIjn3FGlC9IUQ 提取码：2i9w 

微软提供Windows工具包(caffe-master)：https://github.com/Microsoft/caffe    

百度云下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1kXQonKY9-i3MxKv_3FOn9g 提取码：9l0m 

VS2013安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/12r6CMuk4zovqk9j-I8GYhg  提取码：3omc 

如果想移植caffe官网为Linux提供的caffe，可查阅我后面的博客。

熟悉完CPU版本的配置以后，可以启用GPU的配置：http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51549105

我使用的是微软官方提供的链接，基本上与caffe官网上提供安装包差不多，具体区别没有细看，这个caffe无需配置第三方库的环境变量，直接就可以自动下载所需要的库，包含opencv和boost等。

【注】VS2012的也有人写过，自行参考。此版严格只支持VS2013。此版本无需配置任何第三方环境哦，因为在项目属性里面都已经包含进去了，非常方便。如果出现了一些文件打不开或者其它问题，第一可能是VS自身问题，第二可能你配置过其它caffe，修改过环境变量，导致找不到头文件之类的。

第一步

下载caffe官网提供的工具包，复制Windows下CommonSettings.props.example，后缀改为CommonSettings.props，如下：



第二步

由于我电脑无GPU，所以修改复制过来的CommonSettings.props配置文件：



 

第三步

双击Windows下的caffe.sln，在VS2013中生成解决方案：

【注】里面的predict 是我自己写的测试项目，其它的才是官网自动生成的哈，官网自带的总共有16个项目，请注意核对~~~ :->



然后会弹出一个窗口，Nuget所需要的第三方库，可能会未响应，慢慢等吧。如果出现无法连接的那个问题，说明IP ping不过去，直接把问题复制到网上搜，有解决方法。

第四步

当下载完毕第三方库，你的caffe-Windows并列文件夹下会有一个第三方库的文件夹

【注】caffe-windows和caffe-master对caffe.cpp编译以后下载的第三方库都是十六个文件夹。





最好核对一下文件，免得没下载完就被你关掉了。

为了方便大家解决这个问题，我直接压缩了一个，下载解压放到与caffe-master并列文件夹即可：链接：https://pan.baidu.com/s/1vir1vNxHYbM_SGkLjiWrEg 密码：1id9

这个时候，当下载完毕，VS仍在继续执行生成任务，最终可能失败，原因下面会提示说无法打开libcaffe.lib之类的error。解决方法是直接对libcaffe重新生成，或者直接生成一次



当这个文件生成成功以后，重复一下上一步，对所有文件再重新生成一下，这时候应该不会出现libcaffe.lib无法打开的错误了。

【PS】按照这个流程编译下来很少会出现无法解析外部符号问题，出现这种问题有很大可能是静态库没连接好，但是微软的所有库是自动下载的，除非没下载全。还有关于一些.h 头文件未找到，请自行核对此头文件的位置，然后再配置文件中随便找个IncludePath(此includePath必须在编译时候被使用)，将路径加进去即可，同时也必须注意是否需要相关的lib文件。不过帮忙配置挺多电脑以后，基本没遇到太多问题。

第五步

设置一下运行项，解决方案'caffe'->属性



或者下面直接单启动项目是caffe也行，不过最好改一下，原因相信玩过VS的都清楚，如果是单启动项目，那么在你重新编译工程的时候，只会运行次单启动项目，其它项目不会运行，这就是为什么很多人编译以后发现Release或者Debug文件夹下只有caffe.exe而没有conver_imageset.exe等可执行文件的原因。

第六步

运行caffe.cpp，直接双击打开caffe.cpp，然后ctrl+f5直接编译，出现如下命令窗口说明编译成功



【PS】这个其实告诉你了如何调用caffe.exe去训练你的模型

两个学习文档

薛开宇学习笔记：链接: https://pan.baidu.com/s/12OX8B96cjD4Dwx5PGvurEA 提取码: a6he 

caffe社区学习资料：链接: https://pan.baidu.com/s/1y26duiHqP7PNFTK66lfgVA 提取码: it47

在下一篇博客中会介绍cifar的训练实例。

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博客不会有任何配置问题，前提是严格按照步骤来做，电脑环境变量啥的没被你改的太乱。如果一步一步操作出问题了，你过来咬我。大红字体保证。

Caffe 与 Caffe2

Caffe： 

- 适用于large-scale product 

- unparalleled performance 

- well tested C++ codebase 

- 设计基于传统CNN应用 

- 对于新的计算模式不太适应，比如分布式计算、移动计算、低精度计算，以及其它非视觉应用场景

Caffe2： 

- 支持 large-scale distributed training 

- 移动部署 

- 新硬件支持，不仅仅是CPU和CUDA 

- 未来方向的适用性灵活性高，比如quantized computation 

- Facebook系应用的实用测试



Caffe2 - Operators

Operators是Caffe2的基本计算单元，每个Operator包含了给定输入和参数时，计算output所需必要的东西.

Caffe和Caffe2的Operator Functionality对比如下图： 


以全连接操作子为例，Caffe2需要有 input X, bias b 和 权重矩阵 W，输出一个 output. 

Caffe2官方提供了 Operators的集合，参考Operators Catalogue.