参考，基本都是根据https:githubhappynearcaffe-windows。当然我还是浪费了一些时间的，试了vs2012和vs2013版本。 最后还是vs2013成功了。 一、首先安装cuda 根据： http
参考，基本都是根据 https://github/happynear/caffe-windows。当然我还是浪费了一些时间的，试了vs2012和vs2013版本。
最后还是vs2013成功了。
一、首先安装cuda
根据： http://blog.sina/s/blog_534497fd0102vbu3.html ,我下载的时候只有cuda7.5了，所以安装了cuda7.5。
下载地址： https://developer.nvidia/cuda-downloads
一、下载caffe-windows工程
下载 3rdparty folder: http://pan.baidu/s/1i390tZB 并放在项目根目录下。
下载 update中的lmdb lib file:http://pan.baidu/s/1dDHbbgP 放在3rdparty/lib 覆盖掉原来的。
二、Run
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今天小编发现了一块看起来特别牛啤的手机应用，一起来康康吧！ 这是在安卓手机、平板和arm PC上运行的带有图形界面的原生Linux PC系统，但又不只是Linux系统，总之，它是安卓系统和Linux系统的深度融合，它不是容器，更不是多屏协同
参考，基本都是根据https:githubhappynearcaffe-windows。当然我还是浪费了一些时间的，试了vs2012和vs2013版本。 最后还是vs2013成功了。 一、首先安装cuda 根据： http
1.下载Caffe-Windows地址在BVLCcaffe，我解压到了D盘，根目录是D:caffe-windows 2.下载安装cmake3.11Windows win64-x64 ZIP我选
参考文章 win7Caffe CPU版本安装 Caffe初体验之Caffe-Windows的配置(CPUGPU)与Mnist数据集测试 win10下装caffe的cpu版本详解 Windows下caffe安装详解(仅CPU)
最近，在怼着球面卷积神经网络源码看，虽然不出意外的看傻了，但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的，毕竟一开始我把电脑
在Windows7下调用vs2013生成的Caffe静态库时经常会提示Check failed: registry.count(type)1 (0 vs. 1) Unknown layer type的错误，如下图&
最近在学习caffe，考虑到使用的训练数据并不是很大，就想偷下懒，在windows下直接配置caffe和matlab接口。虽然很多大神都有介绍，我也碰到了不少问题，下面来梳理一下流程并就碰到的问题给出一些解决方案。 排前准备： windo
2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了，今年自己换了台电脑，想在家里也随便跑跑，本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好，
我的相关博客： 《Windows 7Visual Studio 2015下Caffe安装（CPU非GPU）》 《Windows 7Visual Studio 2015下
Cuda6.5安装 备注：已经装好cuda的请略过，往下看。 记得没有VS2012的一定要先装VS。否则：安装后打开VS2012新建项目不显示NIVIDA解决方案。记住
之前写过几篇关于Caffe源码在Windows764位上配置编译及使用过程，只是没有把整个工程放到网上，最近把整个工程整理清理了下，把它放到了GitHub上。下面对这个工程的
文章目录 github有如下说明 Windows Setup Requirements Optional Dependencies We assume that cmake.exe and python.exe are on your PA
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