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ensorflow和Caffe是機器學習初學者常用的2種深度學習框架。相對于Tensorflow有簡單的python pip一鍵安裝包，Caffe的安裝更考驗開發者的計算機編譯水平，需要自己下載源碼編譯。盡管caffe的配置教程網上很多，但是網上caffe的各個分支版本也很多，所以初學者在編譯時總是會碰到各種奇怪的問題。本文會針對初學者常用的Windows* + Intel CPU的平臺上安裝配置Caffe做一個較為完整的總結。

Caffe的各個版本簡介

官方版本：伯克利BVLC(Berkeley Vision And Learning Center) 版

https://github.com/BVLC/caffe

這個是Caffe的主版本，由伯克利大學維護。其他所有的Caffe版本都是由這個版本分支出去的。這個版本Caffe可以編譯出Linux和Windows*版本，支持Nvidia的CUDA加速，但是對CPU的優化不好，而且有關安裝和配置的文檔很少。從這個版本編譯Caffe，需要很強的自我學習和解決問題能力。

微軟的Windows*版本

https://github.com/Microsoft/caffe

微軟自己維護的一個版本。這個版本簡化了Caffe在Windows*下的步驟，自帶了一個VS的Solution項目。這個版本同樣支持基于CPU和CUDA的算法實現。

Intel Caffe優化版

https://github.com/intel/caffe

Intel維護的版本，這個版本優化了Intel CPU的實現算法，同時提供對Intel Xeon CPU多核和多節點的支持。這個版本里有些算法庫對Windows*支持不太好，所以這個分支編譯出的Caffe主要還是運行在Linux的服務器平臺上做訓練工作。

Intel clCaffe 核顯OpenCL優化版

https://github.com/01org/caffe

Intel維護的另一個版本，相對于官網BVLC Caffe上的OpenCL分支，優化了基于Intel 核顯GPU的OpenCL加速算法。這個版本同時支持Windows* 和Linux平臺，適合在有Intel核顯的CPU上做一些推理(Inference)場景的工作。

BVLC caffe的編譯

安裝編譯所需要的軟件

• Visual Studio 2015
• Anaconda + Python 64位版本 （Caffe官網推薦用Python 2.7或者3.5版本，如果用其他版本，編譯時候會麻煩一些，我系統上用的是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*的環境變量

為了避免等會CMAKE生成編譯腳本的時候找不到一些依賴關系，有的沒的路徑都加一些，包括Cmake， Git， Ananconda以及Python的路徑。

Checkout 官網Caffe的代碼

運行以下代碼，用git從官網caffe上下載Windows*分支。

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe
git checkout windows

修改caffe源碼代碼里的一些編譯參數

• 修改scripts\build_win.cmd
• 因為我們沒有定義APPVEYOR，所以直接拉到else（大約69行）以后。
• 先從APPVEYOR部分把這部分內容拷貝過來

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!

然后根據Windows*環境設置下圖中紅色方框的部分

1. 編譯器是VS2015，設置MSVC_VERSION=14

2. 不需要NINJA來編譯，設置WITH_NINJA=0

3. 沒有NVDIA GPU，設置CPU_ONLY=1

4. Python版本為3.X，設置PYTHON_VERSION=3

5. 需要pyCaffe支持，設置BUILD_PYTHON=1

• 如果Python版本不是2.7或3.5，修改
• cmake\WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake
• Caffe在編譯時會自動從網上下載一個依賴庫caffe-builder，這個cmake文件負責根據你系統里的VS版本和python版本自動下載預編譯好的caffe-builder包。目前網上只有預編譯好的VS2013/2015配python2.7/3.5的caffe-builder，如果是python3.6，編譯時會報找不到VS2015配python3.6的caffe-builder包。解決方法有2個辦法，要么用python3.5的包，要么自己編譯caffe-builder。
• 對于復用Python3.5的包，可以按照下圖中所示，復制DEPENDENCIES_URL_1900_35和DEPENDENCIES_SHA_1900_35 2行，同時修改35為36。

如果希望使用自己編譯VS2015加python3.6的caffe-builder，除了要加入上段說到的2行修改外，還需要注釋掉下圖中WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake的下圖所示的綠色部分，這部分代碼是負責從網上下載依賴包并且解壓縮到本地目錄的。同時要把caffe-builder編譯出的libraries目錄拷貝到C:\Users\[user name]\.caffe\dependencies這個目錄下。（具體caffe-builder的編譯，將在本文第3節詳細介紹）

開始編譯

在caffe的目錄下輸入scripts\build_win.cmd

開始編譯，一切順利的話，大約10分鐘后就編譯好了

驗證一下編譯的結果

接下來運行一下caffe項目自帶的examples里的00-classification的代碼來驗證一下caffe是否能夠正常運行

打開anaconda的命令行，進入caffe的examples目錄，運行jupyter notebook

在打開的notebook中打開caffe自帶的例子 00-calssification.ipynb

這是用一個訓練好的Caffe模型來預測動物圖片的例子，圖片默認是使用Caffe項目里examples\image\cat.jpg。

一路Shift+Enter運行下去，看到第8步predicted輸出

predicted class is: 281

第9步輸出

output label: n02123045 tabby, tabby cat

預測結果是貓，說明caffe已經正確編譯而且能運行了。

大功告成，開始你的Caffe學習之旅吧

Caffe依賴庫Caffe Builder的編譯

主要介紹怎么編譯Caffe-Builder項目

安裝編譯所需要的軟件

編譯軟件的需求同2.1部分

• Visual Studio 2015
• Anaconda + Python 64位版本 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*的環境變量

環境變量的配置同2.2部分

下載Caffe-Builder源碼

Caffe-Builder的開源項目位于 https://github.com/willyd/caffe-builder

目前最新的release為1.1版，可以從這里下載最新的release 1.1.0版的源碼

https://github.com/willyd/caffe-builder/releases

修改caffe-builder源碼代碼里的一些編譯參數

修改主要基于2個方面：

首先在Windows*下Ninja編譯系統不容易配置好，所以這里選擇了Visual Studio 2015作為編譯器。修改build_v140_x64.cmd，將紅色部分的’Ninja’改為’Visual Studio 14 2015 Win64’

其次是這個Release 1.1.0發布有點時間了，caffe-builder很多依賴的開源項目都搬家或者版本更新了，需要做相應的修改。

1) 修改packages\protobuf\CmakeLists.txt

將圖中所示部分protobuf包的Hash值從原來的

14a532a7538551d5def317bfca41dace

修改為

39d6a4fa549c0cce164aa3064b1492dc

2) 修改packages\hdf5\CmakeLists.txt

將圖中所示部分的URL從https://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/releases/hdf5-1.8.16/src/CMkae-hdf5-1.8.16.zip 修改為 https://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/releases/hdf5-1.8/hdf5-1.8.16/src/CMkae-hdf5-1.8.16.zip

編譯

進到caffe-builder-1.1.0目錄下，運行build_v140_x64.cmd開始編譯

屏幕輸出

最終編譯生產的caffe依賴庫文件放在build\libraries目錄下，你可以將這個libraries目錄拷貝到caffe所需要的目錄下。

小結

主要介紹了官方BVLC Caffe在Windows*下的編譯設置過程。BVLC Caffe提供CPU和Nvidia GPU版本的實現，但是在實際學習工作中，初級開發者的電腦平臺通常不會裝備昂貴的Nvidia顯卡，而CPU版本的Caffe因為執行效率不高，只能用來做一些小型的”玩具”實驗項目。