环境

win10
vs2015
cmake 3.16.0
cuda v8.0
cudnn v5.1
git
Anaconda3
python2.7
注意：所有命令行命令均在Anaconda3创建的环境下执行
可参考caffe官方文档

安装步骤

1. 安装Anaconda3，官网最新版，默认Python3.7,勾选加入系统环境；
2. 创建一个基于python2.7的环境；
3. 激活环境
4. 下载caffe源码，可以git下载，也可以直接在github下载，直接下载记得下载windows的分支
   我用的git下载方式，要使用代理，然后还要设置git的代理方式才能使用，具体请自行百度。

 C:\Projects> git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
 C:\Projects> cd caffe
 C:\Projects\caffe> git checkout windows  这步一定要，不然没有windows下的编译脚本
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然后打开scripts文件夹下的build_win.cmd脚本，编辑以下内容

:: Default values
if DEFINED APPVEYOR (
    echo Setting Appveyor defaults
    if NOT DEFINED MSVC_VERSION set MSVC_VERSION=14  对应vs2015
    if NOT DEFINED WITH_NINJA set WITH_NINJA=0  不使用NINJA编译（没用过）
    if NOT DEFINED CPU_ONLY set CPU_ONLY=0  使用GPU，不使用改为1
    if NOT DEFINED CUDA_ARCH_NAME set CUDA_ARCH_NAME=Auto  一般使用Auto即可，如果报错百度你显卡的架构填入
    if NOT DEFINED CMAKE_CONFIG set CMAKE_CONFIG=Release
    if NOT DEFINED USE_NCCL set USE_NCCL=0
    if NOT DEFINED CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS set CMAKE_BUILD_SHARED_LIBS=0
    if NOT DEFINED PYTHON_VERSION set PYTHON_VERSION=2  python版本
    if NOT DEFINED BUILD_PYTHON set BUILD_PYTHON=1  需要编译python接口
    if NOT DEFINED BUILD_PYTHON_LAYER set BUILD_PYTHON_LAYER=1
    if NOT DEFINED BUILD_MATLAB set BUILD_MATLAB=0
    if NOT DEFINED PYTHON_EXE set PYTHON_EXE=python
    if NOT DEFINED RUN_TESTS set RUN_TESTS=1
    if NOT DEFINED RUN_LINT set RUN_LINT=1
    if NOT DEFINED RUN_INSTALL set RUN_INSTALL=1
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5. 别急，安装cuda8和cudnn5.1
   cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
   cudnn https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 需要注册账号
   安装配置搜一下别的博客吧hhhh
6. 开始编译吧，使用Anaconda切换环境，编译前参考官方文档，先装一些依赖库

conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels willyd
conda install --yes cmake ninja numpy scipy protobuf==3.1.0 six scikit-image pyyaml pydotplus graphviz
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7. 装完后进到caffe源码文件夹，然后执行以下命令
   第一次编译会下载一个依赖库，但是我死活下不下来，直接上github下载
   https://github.com/willyd/caffe-builder/releases
   选择vs和python对应版本的下载，下载完后放到以下目录
   
   再次输入编译命令，就可以顺利通过了，大概十几分钟？（GPU版本如果编译不通过多半是cuda的问题），编译完后把caffe文件夹的python文件夹下的整个caffe文件夹拷贝到anaconda环境的依赖文件夹下，输入python指令，import caffe，如果不报错就成功了；
8. 编译完后就可以打开build文件夹下的caffe.sln用vs2015编译其他一些依赖文件了，打开后选择ALL_BUILD，右键生成就可以了，大概又是二十几分钟？然后我是全部生成成功38个项目，没有报错。然后把生成的一些文件的路径加入到系统path里，不然到时候digits找不到caffe
   
9. 现在就可以安装digits了，同样是git下载或者直接上github下载，参考文章
   https://blog.csdn.net/fengtaoO08/article/details/82185506
   需要注意的是，digits文件下的requirements.txt里的一些插件本身冲突，我修改了这个，直接覆盖掉吧

Pillow>=6.2.0
numpy>=1.8.1,<=1.14.0
scipy>=0.13.3,<=0.17.0
protobuf>=2.5.0,<=3.2.0
six>=1.5.2,<=1.10.0
requests>=2.20.0
gevent>=1.0,<=1.1.0
gevent-websocket>=0.10,<=0.10.1
Flask==1.1.1
Flask-WTF>=0.11,<=0.12
wtforms>=2.0,<=2.1
Flask-SocketIO==2.6
setuptools>=3.3,<=20.7.0
lmdb==0.87
h5py>=2.2.1,<=2.6.0
pydotplus
psutil>=1.2.1,<=3.4.2
matplotlib>=1.3.1,<=1.5.2
scikit-fmm>=0.0.9
python-magic>=0.2
boto>=2.48.0
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11. 安装时可能会提醒你缺一些模块，直接pip install 模块名安装，最后运行
    然后浏览器打开localhost:5000就可以看到了，这里如果网页提醒UNICODE错误，直接去digits文件下更改webapp.py,增加如下代码。再次打开运行就可以了

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('gbk')
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12.finally，当当当当

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