Tensorflow和Caffe是机器学习初学者常用的2种深度学习框架。相对于Tensorflow有简单的python pip一键安装包，Caffe的安装更考验开发者的计算机编译水平，需要自己下载源码编译。尽管caffe的配置教程网上很多，但是网上caffe的各个分支版本也很多，所以初学者在编译时总是会碰到各种奇怪的问题。本文会针对初学者常用的Windows* + Intel CPU的平台上安装配置Caffe做一个较为完整的总结。
Caffe的各个版本简介
官方版本：伯克利BVLC(Berkeley Vision And Learning Center) 版
https://github.com/BVLC/caffe
这个是Caffe的主版本，由伯克利大学维护。其他所有的Caffe版本都是由这个版本分支出去的。这个版本Caffe可以编译出Linux和Windows*版本，支持Nvidia的CUDA加速，但是对CPU的优化不好，而且有关安装和配置的文档很少。从这个版本编译Caffe，需要很强的自我学习和解决问题能力。
微软的Windows*版本
https://github.com/Microsoft/caffe
微软自己维护的一个版本。这个版本简化了Caffe在Windows*下的步骤，自带了一个VS的Solution项目。这个版本同样支持基于CPU和CUDA的算法实现。
Intel Caffe优化版
https://github.com/intel/caffe
Intel维护的版本，这个版本优化了Intel CPU的实现算法，同时提供对Intel Xeon CPU多核和多节点的支持。这个版本里有些算法库对Windows*支持不太好，所以这个分支编译出的Caffe主要还是运行在Linux的服务器平台上做训练工作。
Intel clCaffe 核显OpenCL优化版
https://github.com/01org/caffe
Intel维护的另一个版本，相对于官网BVLC Caffe上的OpenCL分支，优化了基于Intel 核显GPU的OpenCL加速算法。这个版本同时支持Windows* 和Linux平台，适合在有Intel核显的CPU上做一些推理(Inference)场景的工作。
BVLC caffe的编译
安装编译所需要的软件
- Visual Studio 2015
- Anaconda + Python 64位版本 （Caffe官网推荐用Python 2.7或者3.5版本，如果用其他版本，编译时候会麻烦一些，我系统上用的是Python3.6版本） https://www.anaconda.com
- cmake-3.9.3-win64-x64 https://cmake.org/
- Git-2.14.2-64-bit https://git-scm.com/
配置Windows*的环境变量
为了避免等会CMAKE生成编译脚本的时候找不到一些依赖关系，有的没的路径都加一些，包括Cmake， Git， Ananconda以及Python的路径。
Checkout 官网Caffe的代码
运行以下代码，用git从官网caffe上下载Windows*分支。
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git |
cd caffe |
git checkout windows |
修改caffe源码代码里的一些编译参数
- 修改scripts\build_win.cmd
因为我们没有定义APPVEYOR，所以直接拉到else（大约69行）以后。
先从APPVEYOR部分把这部分内容拷贝过来
if !PYTHON_VERSION! EQU 2 ( |
set CONDA_ROOT=C:\Miniconda-x64 |
) |
:: Set python 3.5 with conda as the default python |
if !PYTHON_VERSION! EQU 3 ( |
set CONDA_ROOT=C:\Miniconda35-x64 |
) |
set PATH=!CONDA_ROOT!;!CONDA_ROOT!\Scripts;!CONDA_ROOT!\Library\bin;!PATH! |
然后根据Windows*环境设置下图中红色方框的部分
1. 编译器是VS2015，设置MSVC_VERSION=14
2. 不需要NINJA来编译，设置WITH_NINJA=0
3. 没有NVDIA GPU，设置CPU_ONLY=1
4. Python版本为3.X，设置PYTHON_VERSION=3
5. 需要pyCaffe支持，设置BUILD_PYTHON=1
- 如果Python版本不是2.7或3.5，修改
cmake\WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake
Caffe在编译时会自动从网上下载一个依赖库caffe-builder，这个cmake文件负责根据你系统里的VS版本和python版本自动下载预编译好的caffe-builder包。目前网上只有预编译好的VS2013/2015配python2.7/3.5的caffe-builder，如果是python3.6，编译时会报找不到VS2015配python3.6的caffe-builder包。解决方法有2个办法，要么用python3.5的包，要么自己编译caffe-builder。
对于复用Python3.5的包，可以按照下图中所示，复制DEPENDENCIES_URL_1900_35和DEPENDENCIES_SHA_1900_35 2行，同时修改35为36。
如果希望使用自己编译VS2015加python3.6的caffe-builder，除了要加入上段说到的2行修改外，还需要注释掉下图中WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake的下图所示的绿色部分，这部分代码是负责从网上下载依赖包并且解压缩到本地目录的。同时要把caffe-builder编译出的libraries目录拷贝到C:\Users\[user name]\.caffe\dependencies这个目录下。（具体caffe-builder的编译，将在本文第3节详细介绍）
开始编译
在caffe的目录下输入scripts\build_win.cmd
开始编译，一切顺利的话，大约10分钟后就编译好了
验证一下编译的结果
接下来运行一下caffe项目自带的examples里的00-classification的代码来验证一下caffe是否能够正常运行
打开anaconda的命令行，进入caffe的examples目录，运行jupyter notebook
在打开的notebook中打开caffe自带的例子 00-calssification.ipynb
这是用一个训练好的Caffe模型来预测动物图片的例子，图片默认是使用Caffe项目里examples\image\cat.jpg。
一路Shift+Enter运行下去，看到第8步predicted输出
predicted class is: 281 |
第9步输出
output label: n02123045 tabby, tabby cat |
预测结果是猫，说明caffe已经正确编译而且能运行了。
大功告成，开始你的Caffe学习之旅吧
Caffe依赖库Caffe Builder的编译
这一章主要介绍怎么编译Caffe-Builder项目
安装编译所需要的软件
编译软件的需求同2.1部分
- Visual Studio 2015
- Anaconda + Python 64位版本 https://www.leyou2.net/ www.anaconda.com
- cmake-3.9.3-win64-x64 https://www.yongshiyule178.com cmake.org/
- Git-2.14.2-64-bit https://www.baidu620.com git-scm.com/
配置Windows*的环境变量
环境变量的配置同2.2部分
下载Caffe-Builder源码
Caffe-Builder的开源项目位于 https://github.com/willyd/caffe-builder
目前最新的release为1.1版，可以从这里下载最新的release 1.1.0版的源码
https://github.com/willyd/caffe-builder/ www.leyouzaixian2.com releases
修改caffe-builder源码代码里的一些编译参数
修改主要基于2个方面：
首先在Windows*下Ninja编译系统不容易配置好，所以这里选择了Visual Studio 2015作为编译器。修改build_v140_x64.cmd，将红色部分的’Ninja’改为’Visual Studio 14 2015 Win64’
其次是这个Release 1.1.0发布有点时间了，caffe-builder很多依赖的开源项目都搬家或者版本更新了，需要做相应的修改。
1) 修改packages\protobuf\ www.huayiyul.com CmakeLists.txt
将图中所示部分protobuf包的Hash值从原来的
14a532a7538551d5def317bfca41dace
修改为
39d6a4fa549c0cce164aa3064b1492dc
2) 修改packages\hdf5\CmakeLists.txt
将图中所示部分的URL从https://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/releases/hdf5-1.8.16/src/CMkae-hdf5-1.8.16.zip 修改为 https://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/releases/hdf5-1.8/hdf5-1.8.16/src/CMkae-hdf5-1.8.16.zip
编译
进到caffe-builder-1.1.0目录下，运行build_v140_x64.cmd开始编译
屏幕输出
最终编译生产的caffe依赖库文件放在build\libraries目录下，你可以将这个libraries目录拷贝到caffe所需要的目录下。
小结
本篇文章主要介绍了官方BVLC Caffe在Windows*下的编译设置过程。BVLC Caffe提供CPU和Nvidia GPU版本的实现，但是在实际学习工作中，初级开发者的电脑平台通常不会装备昂贵的Nvidia显卡，而CPU版本的Caffe因为执行效率不高，只能用来做一些小型的”玩具”实验项目。