Win10+vs2013+Caffe静态库配置自己的工程
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作者：SyGoing
QQ: 2446799425
写在前面
通常我们训练好caffe模型后需要根据自己的需求添加基于caffe前向过程的新算法、模型测试和调试，再到最后的工程部署，当然如果仅仅是测试，我们也可以用caffe官方给的classification.cpp工程（该工程在编译工程中）进行改写，但是对于部署不利。为了方便我们需要将caffe第三方库作为依赖配置自己的项目。
配置过程
1、 编译所需要的Caffe静态库
首先在vs2013中编译caffe的GPU版本（包含CUDA8.0和CUDNN5.1），编译过程不再赘述，个人认为比较好的编译教程：http://blog.csdn.net/yj3254/article/details/52290401。
2、 以classification.cpp为例配置
重点在于三方库的配置，过程繁琐但是并不复杂，我们开始吧！
（1）新建文件夹caffe和caffe3rdpaty，caffe中的子文件夹为include和lib,其中include内是caffe的头文件，lib中为libcaffe.lib。文件结构图1-3
图1
图2
图3
（2）vs2013中新建Win32控制台程序（空项目），Releasex64配置如下，右键工程属性：
1） 包含目录：主要包含caffe库及caffe所依赖的三方库，boost、gflags、glog、opencv2.4.11、openblas、protobuf、cuda，这些都经过我自己重新整理，原来的文件嵌套太深，不忍直视，目录此处用的相对目录以便于工程拷贝到其他地方，避免再一次去配置绝对路径。
再贴一下以供参考：具体路径可以根据自己文件路径而定，文件名可以看到三方依赖就这么几个而已。
..\..\3rdpartynew\caffe\Release\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost.1.59.0.0\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\gflags.2.1.2.1\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\glog.0.3.3.0\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\protobuf-v120.2.6.1\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\OpenBLAS.0.2.14.1\include
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\OpenCV.2.4.11\include
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
2）库目录
..\..\3rdpartynew\caffe\Release\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_chrono-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_date_time-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_filesystem-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_system-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\boost_thread-vc120.1.59.0.0\address-model-64\lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\gflags.2.1.2.1\x64\v120\dynamic\Lib
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\glog.0.3.3.0\lib\x64\v120\Release\dynamic
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\protobuf-v120.2.6.1\lib\x64\v120\Release
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\x64
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\hdf5-v120-complete.1.8.15.2\lib\native\lib\x64
..\..\3rdpartynew\caffe3rdparty\OpenCV.2.4.11\lib\x64\v120\Release
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
3）预处理器定义
_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
BOOST_ALL_NO_LIB
CAFFE_VERSION=1.0.0
CMAKE_WINDOWS_BUILD
GLOG_NO_ABBREVIATED_SEVERITIES
GOOGLE_GLOG_DLL_DECL=__declspec(dllimport)
GOOGLE_GLOG_DLL_DECL_FOR_UNITTESTS=__declspec(dllimport)
H5_BUILT_AS_DYNAMIC_LIB=1
USE_CAFFE
USE_CUDNN
USE_OPENCV
USE_LEVELDB
USE_LMDB
CMAKE_INTDIR="Release"
NDEBUG
_SCL_SECURE_NO_WARNINGS
_UNICODE
UNICODE
4）链接器定义
libcaffe.lib
libopenblas.dll.a
libprotobuf.lib
opencv_highgui2411.lib
opencv_core2411.lib
opencv_imgproc2411.lib
libglog.lib
gflags.lib
gflags_nothreads.lib
hdf5.lib
hdf5_hl.lib
cublas.lib
cublas_device.lib
cudart.lib
cudnn.lib
curand.lib
cuda.lib
5）DLL配置，运行会报丢失若干DLL，这个时候将编译caffe时生成的DLL(Build\x64\Release)拷贝到你项目的x64\Release下即可。
6）还有一点需要注意：在调试的时候会出现，UnknownLayer Type，这可能是一个BUG，因为在编译caffe的环境中调试classification.cpp不会出现这个问题，单独配置却出现，仔细看了下代码，跟踪调试发现在layer_factory.hpp中创建层时 registry为空，没有成功创建对应层名的创建器，这个是caffe静态库中工厂模式创建层的一个问题（工厂模式编程大量使用虚类、虚基类和虚函数，静态库下无法链接，比较浅显的解释，求大家批评指正），动态库不存在该问题。
解决办法：强制创建注册层信息，新建一个Rgister.hpp，添加你所测试的网络所用到层，包含对应层的.hpp头文件，编写强制创建。然后在main函数所在cpp文件中包含该头文件。
一切准备就绪，根据自己的需求编写相应的测试代码(可先用官方的分类Classification.cpp作为例子小试牛刀)，EnjoyYourself !!
参考博客：
1、http://blog.csdn.net/auto1993/article/details/70198435。
2、http://blog.csdn.net/wuzhiyang95_xiamen/article/details/52574668。