windows之家1.win10caffe安装后怎么使用
整了一晚上加一上午。网上关于python的记录较少，这里写一下。
这里的环境是WIN10+cuda v7.5 +cudnn v4 + opencv + pycharm+VS2013
使用的是GPU，我的GPU是titan16G+内存32G
首先是caffe的文件以及第三方库的编译，这里提供一个已经编译好的的连接，我就是从那里下好然后编译完毕的。
点击打开链接 happynear的
然后就是如何编译python接口。
1、首先先生成两个python文件，在src/caffe/proto/extract_proto.bat 里生成caffe_pb2.py 这个之后有用。
2、然后打开已经给好的caffe/buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。如图所示：
把pycaffe作为单启动。注意需要在release x64位下编译。
如果没有这个的话，就将这个文件夹里python文件夹中的项目加入即可。如果没有python项目，就自己建一个，将python文件夹里的cpp文件加入就可以了。
3、选择pycaffe的属性，将配置属性下的VC++目录中的包含目录和库目录填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目录下的附加包含目录一项中添加
以我的python为例。D:/python27/Lib;D:/python/include/ 以及D:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include 如果你安装了CUDNN这里可以在预处理器那里把USE_CUDNN加上，同时在LINKER的输入目录下的附加依赖库中加入cudnn的lib文件。
3、开始编译即可。这里要注意一定要和caffe、caffelib在一个项目里编译，否则会报错。
4、编译成功后会在caffe/python/caffe下生成_caffe.pyd 是打不开的
5、配置python环境：需要几个额外库
Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0
其中numpy要装MKL版本的，不然scipy装上了BLAS不能用
leveldb没有windows版本的，不过我找到了可以使用的办法。见这个博客：
点击打开链接
如果有pip install 装不上的，可以上这个网站找 wheel文件安装就可以了
点击打开链接
6、最后把目录中python下的caffe文件夹复制到python27/Lib/site-packages就可以了。
测试的时候只需要在控制台下输入import caffe 看能载入就知道成功了：）
2.win10caffe安装后怎么使用
整了一晚上加一上午。网上关于python的记录较少，这里写一下。
这里的环境是WIN10+cuda v7.5 +cudnn v4 + opencv + pycharm+VS2013
使用的是GPU，我的GPU是titan16G+内存32G
首先是caffe的文件以及第三方库的编译，这里提供一个已经编译好的的连接，我就是从那里下好然后编译完毕的。
点击打开链接 happynear的
然后就是如何编译python接口。
1、首先先生成两个python文件，在src/caffe/proto/extract_proto.bat 里生成caffe_pb2.py 这个之后有用。
2、然后打开已经给好的caffe/buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。如图所示：
把pycaffe作为单启动。注意需要在release x64位下编译。
如果没有这个的话，就将这个文件夹里python文件夹中的项目加入即可。如果没有python项目，就自己建一个，将python文件夹里的cpp文件加入就可以了。
3、选择pycaffe的属性，将配置属性下的VC++目录中的包含目录和库目录填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目录下的附加包含目录一项中添加
以我的python为例。D:/python27/Lib;D:/python/include/ 以及D:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include 如果你安装了CUDNN这里可以在预处理器那里把USE_CUDNN加上，同时在LINKER的输入目录下的附加依赖库中加入cudnn的lib文件。
3、开始编译即可。这里要注意一定要和caffe、caffelib在一个项目里编译，否则会报错。
4、编译成功后会在caffe/python/caffe下生成_caffe.pyd 是打不开的
5、配置python环境：需要几个额外库
Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0
其中numpy要装MKL版本的，不然scipy装上了BLAS不能用
leveldb没有windows版本的，不过我找到了可以使用的办法。见这个博客：
点击打开链接
如果有pip install 装不上的，可以上这个网站找 wheel文件安装就可以了
点击打开链接
6、最后把目录中python下的caffe文件夹复制到python27/Lib/site-packages就可以了。
测试的时候只需要在控制台下输入import caffe 看能载入就知道成功了：）
3.有人可以帮我配置windows下的caffe吗
1.配置环境
我在自己的笔记本配置的caffe，配置的环境为：Windows 7 64位 + cuda6.5 + Opencv2.49 +VS2013。假设在配置caffe之前，你已经准备好这些。
本文中将给出一些编译好的依赖库，如果你也是用的Windows 7 64位+VS2013，可以直接使用。
2.准备依赖库
在Windows下配置caffe，一个很主要的问题就是依赖库的编译。不像在Ubuntu下那么方便，在Windows下，依赖库都需要使用vs2013进行编译才能使用。下面我将介绍caffe需要的依赖库（如果你也是win7 64位+VS2013，可以直接使用我提供的依赖库）。
2.1 boost
boost可以下载源码进行编译，也可以直接下载安装文件。我使用的是后者，方便、快捷。
我使用的是：boost_1.56_0-msvc-12.0-64.exe
注意下载适合你的配置环境的boost版本即可。
下载完毕，双击运行安装文件即可。
2.2 Glog+Gflag+Protobuf+LevelDB+HDF5+LMDB+Openblas
这一部分的很多都是谷歌的开源库，不容易下载（你懂的）。所以我使用的是Neil Z. SHAO's Blog
提供的编译好的。
下载完，解压得到3rdparty文件夹。在下一段将会用到。
3.建立caffe工程
4.win10下caffe中运行mnist数据集出现问题
选择使用lmdb存储。
在目录E:\caffe-windows\examples\mnist下，运行create_mnist.ps1文件，博主发现闪一下就退出了，抓屏后发现是找不到文件convert_mnist_data.exe，用编辑器打开，发现路径错误，使用build_win.exe编译caffe时，build文件夹会建在scripts目录下，找到convert_mnist_data.exe的路径，修改create_mnist.ps1文件。可以看到$DATA后的数据，正是1中提取出的文件。
5.win10下怎么安装tensorflow
如下的安装步骤请参考：
1. 安装Anaconda
选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。笔者安装的是4.3.0版本的。
就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。
这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt :
conda list
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2.安装Tensorflow
TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。
(1)打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
(2)同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.5
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
(3)在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
activate tensorflow
注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate
(4)安装cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
6.如何卸载win10自带的caffe
卸载Win10系统自带程序的方法： 提示：卸载Win10系统自带程序需要使用Win10的内置工具PowerShell。 步骤： 1、点击任务栏中的搜索，输入PowerShell，然后在搜索结果中右键单击PowerShell，选择以管理员身份运行。 2、在PowerShell中输入下面的命令回车稍等片刻就可以将当前账户中的所有预装应用都删除。注意，过程中可能会出现错误提示，不过这并不影响最终效果。 Get-AppXPackage | Remove-AppxPackage 3.1、不仅当前账户，我们还可以卸载其他账户中的所有应用，只需输入下面的命令，将其中的《username》替换为账户名称即可。 Get-AppXPackage -User 《username》 | Remove-AppxPackage 3.2、如果要卸载所有账户中的应用，可输入下面的命令。 Get-AppxPackage -AllUsers | Remove-AppxPackage 3.3、遇到有多个账户情况，但是又不想让每个账户中都包含全套相同的应用，在创建账户之前，可以从系统账户中删除这些应用，这样新创建的账户中就不会包含全套应用了。从系统账户中卸载应用，只需输入下面的命令。 Get- -online | Remove-–online 备注： 需要注意的是，执行以后上操作后会将应用商店也。 可输入下面的命令，可以从系统账户中删除这些应用：卸载Win10系统自带程序需要使用Win10的内置工具PowerShell.2、如果要卸载所有账户中的应用。
2，不过这并不影响最终效果，过程中可能会出现错误提示、在PowerShell中输入下面的命令回车稍等片刻就可以将当前账户中的所有预装应用都删除、联系支持人员，只需输入下面的命令。
Get-AppXPackage -User 《username》 | Remove-AppxPackage
3，但是又不想让每个账户中都包含全套相同的应用卸载Win10系统自带程序的方法，这样新创建的账户中就不会包含全套应用了，将其中的《username》替换为账户名称即可，我们还可以卸载其他账户中的所有应用：
需要注意的是、点击任务栏中的搜索、遇到有多个账户情况。
Get-AppXPackage | Remove-AppxPackage
3。另外：
1，输入PowerShell、Edge浏览器，然后在搜索结果中右键单击PowerShell，选择以管理员身份运行，目前也没有找回的方法，只需输入下面的命令，执行以后上操作后会将应用商店也一并删除，比如Cortana、不仅当前账户，设置和搜索无法从系统中删除，在创建账户之前。注意.1.3。
Get-AppxPackage -AllUsers | Remove-AppxPackage
3，系统推送的某些更新会重新在系统中安装应用商店：
提示。
Get- -online | Remove-–online
备注，部分内置应用。
步骤、Windows反馈。从系统账户中卸载应用
7.有没有安装过windows C++版本caffe的
这个是可以安装上去的。
步骤如下1 cifar10数据库60000张32*32 彩色图片 共10类50000张训练10000张测试下载cifar10数据库 这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。2 在../caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_data.cpp将他include到MainCaller.cpp中。
如下：编译。.，在bin文件夹里出现convert_cifar_data.exe。
然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。
将cifar10.binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。cmd进入bin文件夹执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。
里面是转化好的leveldb格式数据。
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