隔了大半年，因为论文的需要，又重新开始研究caffe。感谢niuzhiheng’s GitHub大神的贡献，caffe已经可以在Windows下使用了。参考了很多大神的博客，成功的在自己的笔记本配置好了Windows版本的caffe。现将自己的配置过程和配置中遇到的问题记录下来，希望能对大家有所帮助。
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。
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）。
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
下载地址：http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost-binaries/1.56.0/
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。
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。由于大神给的地址是谷歌网盘，不容易下载。我将它转至百度盘。
下载地址：http://pan.baidu.com/s/1mg1iJrE
下载完，解压得到3rdparty文件夹。在下一段将会用到。
准备好了caffe需要的依赖库和环境之后，下面就可以建立caffe的vs项目，进行编译了。
可以从caffe的github主页下载源码。
下载地址：Caffe’s GitHub
解压文件，假设caffe源码所在目录为CAFFE_ROOT。
经过上一阶段的准备，caffe项目所需的依赖库都已经准备好。
1.首先设置系统环境变量(以我的为例):
CUDA_PATH_V6_5 安装好cuda6.5之后，会自动添加环境变量CUDA_PATH_V6_5
OPENCV_2_49 D:/Tools/opencv2.49/build/
BOOST_1_56 D:/Tools/boost_1_56_0
2.将3rdparty文件夹放到CAFFE_ROOT
1.用VS2013在CAFFE_ROOT下建立 win32 console application，选择空项目。
将项目的平台由32位改为64位
2.修改项目属性
项目——属性——C/C++——常规——附加包含目录
添加：
../include;
../src；
../3rdparty/include;
../3rdparty;
../3rdparty/include;
../3rdparty/include/openblas;
../3rdparty/include/hdf5;
../3rdparty/include/lmdb;
../3rdparty/include/leveldb;
../3rdparty/include/gflag;
../3rdparty/include/glog;
../3rdparty/include/google/protobuf;
项目——属相——VC++目录——包含目录
添加：
$(CUDA_PATH_V6_5)\include;
$(OPENCV_2_49)\include;
$(OPENCV_2_49)\include\opencv;
$(OPENCV_2_49)\include\opencv2;
$(BOOST_1_56)
项目——属性——链接器——常规——附加库目录
添加：
$(CUDA_PATH_V6_5)\lib\$(PlatformName);
$(OPENCV_2_49)\x64\vc12\lib;
$(BOOST_1_56)\lib64-msvc-12.0;
..\3rdparty\lib;
项目——属性——链接器——输入——附加依赖项
debug添加：
opencv_ml249d.lib
opencv_calib3d249d.lib
opencv_contrib249d.lib
opencv_core249d.lib
opencv_features2d249d.lib
opencv_flann249d.lib
opencv_gpu249d.lib
opencv_highgui249d.lib
opencv_imgproc249d.lib
opencv_legacy249d.lib
opencv_objdetect249d.lib
opencv_ts249d.lib
opencv_video249d.lib
opencv_nonfree249d.lib
opencv_ocl249d.lib
opencv_photo249d.lib
opencv_stitching249d.lib
opencv_superres249d.lib
opencv_videostab249d.lib
cudart.lib
cuda.lib
nppi.lib
cufft.lib
cublas.lib
curand.lib
gflagsd.lib
libglog.lib
libopenblas.dll.a
libprotobufd.lib
libprotoc.lib
leveldbd.lib
lmdbd.lib
libhdf5_D.lib
libhdf5_hl_D.lib
Shlwapi.lib
gflags.lib
libprotobuf.lib
leveldb.lib
lmdb.lib
libhdf5.lib
libhdf5_hl.lib
release添加：
opencv_ml249.lib
opencv_calib3d249.lib
opencv_contrib249.lib
opencv_core249.lib
opencv_features2d249.lib
opencv_flann249.lib
opencv_gpu249.lib
opencv_highgui249.lib
opencv_imgproc249.lib
opencv_legacy249.lib
opencv_objdetect249.lib
opencv_ts249.lib
opencv_video249.lib
opencv_nonfree249.lib
opencv_ocl249.lib
opencv_photo249.lib
opencv_stitching249.lib
opencv_superres249.lib
opencv_videostab249.lib
cudart.lib
cuda.lib
nppi.lib
cufft.lib
cublas.lib
curand.lib
gflags.lib
libglog.lib
libopenblas.dll.a
libprotobuf.lib
libprotoc.lib
leveldb.lib
lmdb.lib
libhdf5.lib
libhdf5_hl.lib
Shlwapi.lib
配置好caffe项目的属性之后，下面就可以一步一步的编译caffe了。
首先，将../src文件夹中的*.cpp文件添加到工程中。
依次编译每一个*.cpp文件。
1.编译blob.cpp
直接编译时会报错，缺少文件”caffe\proto\caffe.pb.h”
这个时候需要将proto.exe放到../3rdparty/bin文件夹
将GernaratePB.bat放在../scripts文件夹
下载地址：http://pan.baidu.com/s/1pJ7Onph
运行bat脚本文件即可生成caffe.pb.h
然后就可以成功编译。
2.编译common.cpp
直接编译这个文件，会出现关于getid和fopen_s的错误。可通过如下步骤修改：
在代码前面添加：#include <process.h>
修改项目属性：项目——属性——C/C++——预处理器——预处理器定义
添加:_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
在代码中getid的位置进行如下修改：
#ifdef _MSC_VER
pid = getid();
#else
pid = _getid();
#endf
修改完毕之后，可以成功编译。
3.编译net.cpp
直接编译这个文件，会出现关于mkstep、close、mkdtemp的错误。需要进行如下修改：
在io.hpp头文件中添加：#include “mkstep.h”
在io.hpp头文件中，在close()的位置进行如下修改：
#ifdef _MSC_VER
close(fd);
#else
_close(fd);
#endif
在mkdtemp的位置进行如下修改：
#ifndef _MSC_VER
char* mkdtemp_result = mkdtemp(temp_dirname_cstr);
#else
errno_t mkdtemp_result = _mktemp_s(temp_dirname_cstr, sizeof(temp_dirname_cstr));
#endif
修改完毕，可以成功编译。
4.编译solver.cpp
直接编译会出现关于snprintf的错误，需要进行如下修改：
#ifdef _MSC_VER
#define snprinf sprintf_s
#endif
修改完毕，可以成功编译。
5.其他剩余的cpp文件也依次编译
将./src/layers中的所有的cpp和cu文件都添加到项目中。
右键点击cu文件，修改属性。
在bnll_layer.cu文件，进行如下修改：
float kBNLL_THRESHOLD = 50 ——> #define kBNLL_THRESHOLD 50.0
依次编译所有的文件。
将./src/util中所有的文件添加到项目
1.在io.cpp中
修改ReadProtoFromBinaryFile函数
O_RDONLY ——> O_RDONLY | O_BINARY
在代码中进行如下修改：
#ifdef _MSC_VER
#define open _open
#endif
将close()改为_close()
2.在math_functions.cpp中
做如下修改：
#define __builtin_popcount __popcnt
#define __builtin_popcountl __popcnt
3.在db.cpp中
作如下修改：
#ifdef _MSC_VER
#include <direct.h>
#endif
修改CHECK_EQ
#ifdef _MSC_VER
CHECK_EQ(_mkdir(source.c_str()),0)<<”mkdir”<<source<<”failed”;
#else
CHECK_EQ(mkdir(source.c_str(),0744),0)<<”mkidr”<<source<<”failed”;
#endif
4.依次编译其他文件
参照上一步，将proto中的文件都添加到项目。
修改属性：
项目——属性——C/C++——预处理器——预处理器定义
添加：_SCL_SECURE_NO_WARNINGS
编译所有文件。
本文件夹下有多个cpp文件，通过它们的名字就可以知道相应的功能。添加不同的cpp文件到项目中，然后生成项目，就可以得到不同功能的exe文件。
将caffe.cpp添加到工程，生成项目，得到caffe.exe文件，可用于训练模型
将computer_image_mean.cpp添加到工程，生成项目，得到的exe文件可用于将训练样本转换为caffe使用的leveldb/lmdb数据集。
依次类推。
自此，caffe在Windows下的编译已经完毕，接下来就可以使用它来训练自己的模型了。
最后，本文主要参考Neil Z. SHAO‘s Blog，感谢博主的贡献。
windows+caffe+vs2013+cuda6.5配置记录
原文：http://www.cnblogs.com/fische/p/4561485.html