Windows 下用 build_win.cmd 直接编译 GPU 版caffe
1.安装CUDA
首先我们得从CUDA官网，下载对应版本得CUDA，这里打开默认是CUDA 10，若我们想下载低版本的 CUDA，如下图，选择 Legacy Releases:
这里以 CUDA 8.0 为例：
点击下载，下载完是一个 .exe 文件，只要硬件符合直接双击安装即可。
2.安装cudnn
这里自行下载，需要在 NVIDIA 的cudnn官网 注册一个账号，免费的，以后可能都会用到，所以这里就不给出百度云分享了，可以去官网注册一下。 完成注册登录以后进行下载页面：
根据自己CUDA 的版本选择对应的版本，以 cudnn 5.1 为例：
下载完是一个 .zip 的压缩包，直接解压后是3个子文件夹：
这时候我们找到第1步下载安装的 CUDA 路径，以我的电脑为例：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
打开上述文件夹，找到对应于 cudnn 解压出来的 3 个子文件夹
将 cudnn 子文件夹中的文件分别放到上面三个对应名字的文件夹里，这样 cudnn 就配置完成了。
3.前期准备
可以看到caffe官方贴出的windows版安装对安装环境版本的说明：
###注：这里Python的版本只支持python2.7 或者 python3.5
所以我们需要先准备好：
a) VS2015
Tip: 如果电脑安装的是 VS2013， Python只能用2.7版本的，否则编译时会 version 报错
b) anaconda3： 因为现在官网最新下载的anaconda3都是python3.6版本的了，而目前caffe官方只支持到python3.5，这里给出anaconda3-python3.5版本的百度云下载链接。[密码：y05j]
c) anaconda2：直接官网下载安装即可。
###注：b 和 c 任选其一即可，后面根据自己选择的python版本进行对应配置，个人推荐下载anaconda3。
4.下载windows版caffe
Github 官方下载地址：下载
打开界面以后：
如上图所示：我们选择左边的Branch，选择windows然后选择下载就可以了。
5.修改Caffe配置文件
下载压缩包以后解压缩，可以看到：
进入 scripts 文件夹选择build_win.cmd文件，用文本编辑器进行编辑：
在build_win.cmd中根据我们的需求修改我们的配置（主要是69行-100行之间），因为我需要使用pycaffe，所以事先安装了 anaconda3[python3.5版本]，这里我将87行改成了PYTHON VERSION=3 ），官方说明caffe的配置python只支持3.5或者2.7版本，所以安装时候需要注意一下，这里将76行, CPU_ONLY 设置成 0，99行 RUN_INSTALL 设置成1：
6.编译caffe
修改好build_win.cmd文件后保存退出，然后在caffe-windows文件下打开命令行工具，输入:
.\script\build_win.cmd
开始编译caffe（这里我使用的是Cmder，界面会比windows自带的cmd界面友好一些，而且可以加入右键菜单直接打开，类似于Ubuntu的Terminal,很方便，推荐大家使用，具体安装方法参见我的另一篇博客-Cmder 加入右键菜单）,会有下面的输出:
可以看到第一次编译的时候，caffe会下载依赖库到图片中画红线的路径，所下载的依赖包143M左右，但下载过程中也可能会多次出现下载报错的问题，不是很稳定，这个时候我们可以：
1）先ctrl+c结束这个进程，然后以python版本为区分，可以在我分享的百度云文件下载自己对应版本的依赖包。
Python2.7的：libraries_v140_x64_py27_1.1.0.tar.bz2[ 密码：4yf0 ]
Python3.5的：libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar.bz2[ 密码：35jj ]
2）耐心等待它自己下载完。
上面两步任选其一，然后下载完成后直接将压缩包放在上面输出的对应路径下即可,以我的电脑为例：
然后再次输入 .\script\build_win.cmd ，可以看到：
这里下载就变成了开始提取文件，稍加等待，caffe就开始编译了。
最后编译成功会得到：
警告数可以忽略，每次编译可能都会不一样，只要是 0个错误，就说明caffe编译成功了，就可以正常使用了。
###Debug版和Release版通过修改build_win.cmd 第 81 行就可以了。步骤相同，直接编译即可。
编译以后刚才强调的将第99行 RUN INSTALL 设置成1，在build/install/bin 目录下就会生成：
可以看到像caffe.exe ， compute_image_mean.exe 等常用的执行文件就在这里了（设置为0就没有这些文件），C++使用时，添加相应路径即可。