一步一步指引你在Windows7上配置编译使用Caffe(https://github.com/fengbingchun/Caffe

之前写过几篇关于Caffe源码在Windows764位上配置编译及使用过程，只是没有把整个工程放到网上，最近把整个工程整理清理了下，把它放到了GitHub上。下面对这个工程的使用作几点说明：

1. 整个工程Caffe在Windows7 64位VS2013下编译，根目录为Caffe_Test。

2. 因为Caffe会依赖其它一些开源库，详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/48768039，因此在Caffe_Test/src/thirdparty目录下存放了依赖的工程，包括GFlags、GLog、HDF5、LevelDB、LMDB、ProtoBuf、Snappy，这几个都有配置好的完整的VS2013项目可以直接进行编译；Boost、OpenBLAS使用的是直接从网上下载的二进制文件，详细安装过程可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47905907。other和OpenBlas_Required_DLL目录是在使用Caffe库需要额外依赖的。在每个目录下需要手动添加install目录，结构为install/include，每种开源库的头文件，install/lib/Debug，install/lib/Release分别存放开源库的静态库，有几个会生成动态库，生成的动态库需要拷贝到执行文件目录下。项目testThridLibrary会测试依赖库的正确性及简单实用。

3. 在依赖库都生成并放在每个依赖库的install的指定目录下，就可以开始配置编译Caffe源码了，目前使用的版本较老，版本号为09868ac，并且不支持CUDA，详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47905907，项目caffe_vs2013_lib会生成Caffe静态库，在编译前，需要将src/thridparty/LMDB、install/include目录下unistd.h文件中声明的类型别名int*_t和uint*_t注释掉。

4. 项目tools_convert_mnist_data是生成Caffe支持的MNIST LMDB数据格式，详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/49794453。

5. 项目train_mnist是训练MNIST数据库使其生成caffe model，在执行时需要将OpenBLAS动态库和OpenBlas_Required_DLL目录下的动态库全部复制到执行文件目录下(lib/rel/x86_vc12或lib/dbg/x86_vc12)，同时需要用到test_data/model/mnist目录下的prototxt文件，详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/49849225 ，训练完后会在test_data/model/mnist目录下生成model文件。

6. 项目test_mnist是将训练生成的model应用到手写的数字图像识别中，详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50987185。

7. 从GitHub中下载的Caffe_Test工程需要放到E:/GitCode目录下，因为里面用到一些绝对路径，放在其它目录下需要作下调整。

8. GitHub：https://github.com/fengbingchun/Caffe_Test

目前Caffe_Test工程只包含了以上介绍的部分：Caffe各种依赖库的项目(所有依赖项目全部存放在src/ thirdparty目录下，除OpenCV外；其它项目全部直接用prj/x86_x64_vc12/Caffe/Caffe.sln打开即可)；依赖库的使用测试项目；生成Caffe静态库项目；将MNIST转换成Caffe支持的LMDB数据库项目；训练MNIST项目；测试MNIST项目。从https://github.com/fengbingchun/Caffe_Test下载工程后，按照上面的步骤一步一步的就可以非常简单、方便的在Windows上配置、编译和使用Caffe了。

后面会持续将测试的相关代码放到Caffe_Test中，有需要的可以关注下。

GitHub：https://github.com/fengbingchun/Caffe_Test

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