0.介绍：
Caffe是一个深度学习的框架，本人做本科毕设（外加老板的工作）需要，在windows下编译Caffe。
实际上Linux下会更舒服，由于我的Linux下安装不了CUDA- -只能用CPU跑，很慢，于是决定在windows环境下配置caffe及其matlab接口
1.系统环境：
Windows 64bit
VS2012
MATLAB2013A
CUDA6.5
2.安装CUDA：
官网的CUDA已经是7.0了，为了尽可能减少出现的问题，我们就跟作者大大同步，用cuda6.5.
资源我已经分享在我的百度网盘，下载安装即可
3.进行配置：
我们的目的很清楚：快速，少出问题。基于这个目的，我这里提供最傻瓜式的过程
1.去下载，，这个Caffe里面有很多的lib，是已经编译好了的Caffe
2.去https://github.com/niuzhiheng/caffe下载原作者的Caffe
为什么要下载两个Caffe工程呢？因为1中的Caffe虽然是编号的，有各种lib和include的，但是没有%caffe_path\caffe\build\MSVCmex这个工程，这个工程用来编译Matlab接口的。所以，下载2的caffe就是要这个工程文件。
3.将MSVCmex这个工程复制到1中的caffe\build里面，用VS2012打开工程，直接运行发现不能编译。修改如下
用editplus打开matcaffe.vcxproj中，把里面所有的cuda6.0改成cuda6.5，之后把其中所有的C:\programme\matlab改为你自己的matlab地址。保存。
4.操作：
编译好之后得到mex文件，这是类似于C++工程的dll文件，是matlab的动态链接库（姑且这么理解），进入matlab2013a，cd到caffe\matlab\caffe，输入
im = imread(‘peppers.png’);[scores, maxlabel] = matcaffe_demo(im,1);
如果提示错误，可能是在examples\imagent没有训练集文件caffe_reference_imagenet_model，网上有相关文件，不再多说。
至于python接口编译我认为与此原理类似，使用这个工程改路径，可能最终生成dll改为pyd然后import caffe。还没有试，仅提供这种思路。
自己变得跟水晶一般透明，
