因爲要寫一個resnet架構，同時擁有HyperColumn功能以及RNN或者LSTM架構的Detection框架。正好caffe最新版擁有了RNN、LSTM的模塊，同時支持最新的cudnn。基於這些要求，我就在happynear的基礎上，重新配置了一個屬於自己的windows版本的caffe。
1、首先是第三方庫的提供。我們就使用happynear提供的就可以了。這裏附上鍊接：https://github.com/happynear/caffe-windows。這裏說一個小插曲，以及最新的happynear配置的一個小bug。
小插曲：我本來以爲最新版本的caffe一定是使用的最新的protobuf，然後我就上google的github上下載了protobuffer的最新版3.10.結果按照happynear的辦法配置是有問題的。
問題就在於happynear所有的第三庫編譯時採用的代碼生成採用的運行庫是多線程DLL，但protobuff的原始配置是多線程MTD，結果就會導致兩者不匹配，編譯連接階段就會出錯。
小bug：這個是happynear在配置glog時按照原始步驟配置，就會導致缺失signal.cc這個文件，這樣在編譯時就會報錯。我會在文後附上如何配置libglog.lib。
2、在VS2013上配置自己的項目。
首先，新建一個空項目，名字可以寫爲MatCaffe。爲了使篩選器更加便利一點，我們可以刪除系統默認的頭文件、系統等篩選器（除了外部依賴項不要刪之外），自己定義一些篩選器，這樣更加便利看。如圖所示：
之後就可以往各個篩選器裏添加相應的文件，例如，cu篩選器裏就加入後綴名是cu的文件。這裏要注意，我們還要建立一個mexfunction.def文件，這個主要是用來定義mexw64文件的。裏面的內容如下所示：
LIBRARY "caffe_"
EXPORTS
mexFunction同時要注意，在main篩選器里加入，caffe文件夾裏matlab\+caffe\private\裏的caffe_.cpp。這個是寫入了matlab接口的文件，這個很關鍵。同時可以受到啓發，我們以後想編譯任何關於caffe的cpp文件，都可以按照這個流程來，例如，我們想編譯caffe原生.exe文件，就把caffe.cpp放入到main裏，同時在生成項目裏改爲exe，即可。
然後，就是對項目的配置。首先是release版本還是debug版本，我這裏建議使用release版本即可。（因爲release也可以跨平臺調試，我們只要在項目的屬性\配置屬性\c\c++中調試信息格式裏改爲“用於編輯並繼續的程序數據庫”，同時修改優化改爲禁用，下面的全程序優化改爲否，在鏈接器\調試裏生成調試信息改爲是。）在主界面的右上角（標紅下拉列表），點擊配置管理器，增加x64的平臺。
配置完畢後，進入項目屬性頁。配置include、bin、lib文件的歸屬。首先是常規標籤下的，如圖所示：
VC++目錄：
其中，包含目錄下：F:\caffe-master\src;D:\Program Files\MATLAB\R2014a\extern\include;D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox\distcomp\gpu\extern\include;F:\caffe-master\include;F:\caffe-master\include\caffe\proto;$(VCInstallDir)include;$(VCInstallDir)atlmfc\include;$(WindowsSDK_IncludePath);$(CUDA_PATH)\include;F:\caffe-master\3rdParty\include;F:\caffe-master\3rdParty\include\boost;F:\caffe-master\3rdParty\include\gflags;F:\caffe-master\3rdParty\include\glog;F:\caffe-master\3rdParty\include\google;F:\caffe-master\3rdParty\include\hdf5;F:\caffe-master\3rdParty\include\leveldb;F:\caffe-master\3rdParty\include\openBLAS;F:\caffe-master\3rdParty\include\opencv;F:\caffe-master\3rdParty\include\opencv2;$(IncludePath)
庫目錄：F:\caffe-master\3rdParty\bin;D:\Program Files\MATLAB\R2014a\bin\win64;D:\Program Files\MATLAB\R2014a\extern\lib\win64\microsoft;$(OutDir);$(VCInstallDir)lib\amd64;$(VCInstallDir)atlmfc\lib\amd64;$(WindowsSDK_LibraryPath_x64);$(CUDA_PATH)\lib\$(Platform);F:\caffe-master\3rdParty\lib
這裏要注意，這些都是我的電腦目錄下，你們要按照自己的目錄來改。
C/C++中常規標籤下：
這裏的附加包含目錄：D:\Program Files\MATLAB\R2014a\extern\include;%(AdditionalIncludeDirectories)
爲了加快對c++文件的編譯速度，這裏可以把多處理器編譯打開。
預處理器標籤下：
這裏預處理定義中的內容是：
USE_LEVELDB;WIN32;_CRT_SECURE_NO_WARNINGS;_VARIADIC_MAX=10;_WINDLL;NDEBUG;_CONSOLE;BUILD_MEX_INTERFACE;USE_CUDNN;%(PreprocessorDefinitions)
如果你要使用CUDNN，就加上USE_CUDNN
代碼生成標籤下：
在是cuda C/C++的配置。 到這裏，應該是沒有這個選項的。我們此時關閉屬性頁界面。右擊項目，在下拉列表裏找到生成依賴項，選擇生成自定義，在如圖裏選擇CUDA7.5
這之後，在屬性頁裏就會出現cuda C++的選項。
在Common項裏：
在Device裏：
其中，代碼生成項裏的數字按照自己顯卡型號對應的數值來填寫。我的顯卡是titan black X 我就寫30、35 其實可以寫55但是我使用55會發現報錯，這裏暫時需要研究。
最後，鏈接器裏常規選項卡：
附加庫目錄裏：D:\Program Files\MATLAB\R2014a\extern\lib\win64\microsoft;F:\caffe-master\3rdParty\lib;F:\caffe-master\3rdParty\bin;%(AdditionalLibraryDirectories)
此外在輸入選項：
附加依賴庫：libmx.lib;libmex.lib;libmat.lib;gpu.lib;kernel32.lib;user32.lib;gdi32.lib;winspool.lib;shell32.lib;ole32.lib;oleaut32.lib;uuid.lib;comdlg32.lib;advapi32.lib;cublas.lib;cuda.lib;curand.lib;cudart.lib;gflags.lib;libglog.lib;opencv_world300.lib;libopenblas.dll.a;leveldb.lib;lmdb.lib;hdf5.lib;hdf5_hl_cpp.lib;hdf5_cpp.lib;hdf5_f90cstub.lib;hdf5_fortran.lib;hdf5_hl.lib;hdf5_hl_f90cstub.lib;hdf5_hl_fortran.lib;hdf5_tools.lib;szip.lib;zlib.lib;cudnn.lib;libprotobuf.lib;libprotoc.lib;%(AdditionalDependencies)
這是就結束上述填寫。
之後需要用protobuf生成在src裏的proto文件，把第三方庫裏的protoc.exe放到src\proto文件中去，寫一個Gen.bat。具體代碼我寫在下面：
pushd %~dp0
echo "copying .proto and generated .cc and .h"
protoc caffe.proto --cpp_out=.\
copy caffe.pb.h F:\caffe-master\include\caffe\proto\caffe.pb.h
::protoc caffe.proto --matlab_out=.\
pause
popd右擊生成，等待。
此時會出現幾個問題：
1、在signal_handler.cpp裏，代碼需要修改成我寫在下面的，原因是註釋掉的代碼都是linux裏的，windows沒有這些。
#include <boost/bind.hpp>
#include <glog/logging.h>
#include <signal.h>
#include <csignal>
#include "caffe/util/signal_handler.h"
namespace {
static volatile sig_atomic_t got_sigint = false;
static volatile sig_atomic_t got_sighup = false;
static bool already_hooked_up = false;
void handle_signal(int signal) {
switch (signal) {
//case SIGHUP://there is no SIGHUP in windows
// got_sighup = true;
// break;
case SIGBREAK:
got_sighup = true;
break;
case SIGINT:
got_sigint = true;
break;
}
}
void HookupHandler() {
if (already_hooked_up) {
LOG(FATAL) << "Tried to hookup signal handlers more than once.";
}
already_hooked_up = true;
// Setup the handler
if (signal(SIGBREAK, handle_signal) == SIG_ERR) {
LOG(FATAL) << "Cannot install SIGBREAK handler.";
}
if (signal(SIGINT, handle_signal) == SIG_ERR) {
LOG(FATAL) << "Cannot install SIGINT handler.";
}
}
// Set the signal handlers to the default.
void UnhookHandler() {
if (already_hooked_up) {
if (signal(SIGBREAK, SIG_DFL) == SIG_ERR) {
LOG(FATAL) << "Cannot uninstall SIGHUP handler.";
}
if (signal(SIGINT, SIG_DFL) == SIG_ERR) {
LOG(FATAL) << "Cannot uninstall SIGINT handler.";
}
already_hooked_up = false;
}
}
// Return true iff a SIGINT has been received since the last time this
// function was called.
bool GotSIGINT() {
bool result = got_sigint;
got_sigint = false;
return result;
}
// Return true iff a SIGHUP has been received since the last time this
// function was called.
bool GotSIGHUP() {
bool result = got_sighup;
got_sighup = false;
return result;
}
} // namespace
namespace caffe {
SignalHandler::SignalHandler(SolverAction::Enum SIGINT_action,
SolverAction::Enum SIGHUP_action):
SIGINT_action_(SIGINT_action),
SIGHUP_action_(SIGHUP_action) {
HookupHandler();
}
SignalHandler::~SignalHandler() {
UnhookHandler();
}
SolverAction::Enum SignalHandler::CheckForSignals() const {
if (GotSIGHUP()) {
return SIGHUP_action_;
}
if (GotSIGINT()) {
return SIGINT_action_;
}
return SolverAction::NONE;
}
// Return the function that the solver can use to find out if a snapshot or
// early exit is being requested.
ActionCallback SignalHandler::GetActionFunction() {
return boost::bind(&SignalHandler::CheckForSignals, this);
}
} // namespace caffe
2、io.hpp裏增加頭文件：#include <io.h>
3、在common,cpp裏增加頭文件#include <process.h>，同時修改第36行的pid後的代碼，改爲pid = _getpid(); 原因在於windows的線程頭文件不支持linux的。
4、我使用的是CUDNN V5版本。但是在caffe提供的cudnn.hpp頭文件裏，windows不支持轉換。網上有幾種解決方法，我自己認爲應該把這句話註釋掉：
5、我之前提過，happynear的一個小bug。這裏提供解決辦法。
下載glog 版本的文件，解壓後，用vs打開裏面的sln文件，將 signalhandler.cc 文件加入到src裏，編譯後生成的libglog代替3rdparty即可。
6、這個問題很重要。就是在編譯好後，將caffe_.mexw64放入相應的文件夾後，總是會有一定機率，報錯說找不到這個文件，這個原因很簡單，就是由於我們的第三方庫，只是在文件的當前下編譯的，沒有指定到系統路徑下去。所以要用dependencywalker，去找一下我們的生成文件，是不是有些dll文件漏了。關於windows一律不看，就只看我們編譯過的。
祝你成功。有問題可以在我的博客下留言交流。