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因为要做深度学习，所以自己就搭了一个GPU版的工作平台，因为没人指导，全部从0开始，之前就有人说装caffe一开始最好装CPU版，因为一开始上手GPU，安装过程可能就会让你直接放弃。
诚不我欺，前后用了两三天，重装了几次系统（强迫症使然），终于搞好了，特地分享。 我用的python3，所以基于python2的可以跳过这篇文章 安装需要的软件清单如下：
1.VS2015社区版
2.Cuda 8.0
3.Cudnn 8.0
4.python 3.5(最好3.5，想用3.6安装的可以参考我另外一篇博客，但是运行还是会出各自问题）
5.Anaconda （对应python3.5的版本，当然可以搭建多个python环境，可自行百度）
6.Cmake
7.Git 社区版即可，可以网上搜一下。
主要就是一开始每次都是选择默认值，导致安装后占用内存过大，同时可能还是缺少环境搭建的必要组件，所以，在安装时选择：自定义。
选择功能：
编程语言：
Visual C++
对只勾选一个就可以了，其他都不需要。
![]() 下一步，显示安装的应该时如下： ![]()
只要安装上面那些东西就可以了，如果你有别的需要可以自行选择。 安装完VS2015后，安装Git、Cmake，python和Anaconda，有添加Path的选项都勾上，一路Enter就行了。之后就可以安装Cuda 8.0了，同样可以选择自定义安装，只要装第一个cuda就可以了，剩下三个可以不用选。
接着下载Cudnn，解压后，把里面的文件三个文件夹lib，bin,include复制到Cuda的安装目录中的\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0中，替换里面之前的文件夹。 之后在你的环境变量里，应该有cmake\bin文件夹的path，没有就加一下；cuda的path，路径是安装路径里的\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0；然后再把\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0里的bin和lib\x64也分别添加到path,还有一个Cudnn解压文件夹的路径下cuda\bin也加入Path（这个我不知道必不必要，大家可以尝试不添加看看）。
当然，python和Anaconda的path一定要用。 首先，在BVLC上以git的方式下载caffe：
调出系统的运行（win+R,输入cmd后,Enter）
输入git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
然后：输入cd caffe
再次：输入git checkout windows
好了，到这里先别急着关
找到刚刚得到的caffe文件夹，我的在这里：C:\Users\Administrator\caffe，进入scripts文件夹，有一个build_win.cmd的文件，用文本编辑器打开，进行如下更改：
首先：
![]()
之后：
![]()
更改主要时关闭只用CPU运算和使用ninja，同时把python支持打开，设置为3，以及设置Anaconda的位置。
好了，改好之后保存。 回到运行窗口，输入scripts\build_win.cmd
或者shift+右键，调出powershell，把文件拖进去，等待加载编译就行了。
其中在运行时，可能会出错，是程序在下载一个文件libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar时出错，大家可以去这里下载：http://download.csdn.net/download/hanzy88/10229767
下载后放在制定文件夹内，我的是C:\Users\Administrator.caffe\dependencies\download文件夹内（压缩文件），解压到download同级文件夹里。
重新加载编译一次，如果出错删除scripts目录下bulid中所有文件，重新加载scripts中的build_win.cmd，否则一直错在同一个地方（每一次更改变动，最好都要删除build文件里的所有文件）。 至此，重新加载编译应该都没有问题，没有报错就是安装成功了。 如果你安装好了Caffe，那么安装tensorflow和keras就很简单了。 由于安装的是Cuda是8.0版本，所以同样不能用最新的tensorflow 需要下载以下版本： tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
大家也可以上百度云下载：http://pan.baidu.com/s/1o77WBe6（感谢分享的博主） 从开始菜单中打开Anaconda Prompt，输入：pip install c:\Users\Luoge\Downloads\tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 然后，等待安装完成就好了。 保持网络连接，从开始菜单中打开Anaconda Prompt，输入：pip install keras 回车，安装就开始了，它会顺带把Theano也给安装上，但是这里安装的Theano版本比较老，是Theano-0.8.2。我们使用tensorflow作为后端，而不是theano，所以不用理会它，让它装上就好了。 测试tensorflow和Keras是否安装成功： 从开始菜单中打开Anaconda Prompt，在命令行中输入：python，再输入：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(22)
print(sess.run(a + b))
如果正确打印出结果32，不报错，说明tensorflow安装成功。 再输入：import keras 若不报错，说明安装成功。 【转载】https://blog.csdn.net/hanzy88/article/details/79196846
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