之前在cuda7.5+win7+980版本成功訓練過faster-rcnn，最近換了顯卡，用的是1080TI，環境變了，重新配置，反反覆覆用了將近一週的時間。
編譯環境
1.vs2013+cuda8.0（不使用cudnn）+matlab2015b
2.caffe源碼，https://github.com/ShaoqingRen/caffe。這裏注意一定要用faster-rcnn作者給的caffe代碼，因爲有改動，千萬不要用微軟的版本。微軟的版本可以跑通demo，但是訓練會有錯誤，因爲有些層有改動。
3.faster-rcnn（matlab），https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
4.其他需要的：boost，opencv，mkl。具體後面編譯的時候再提。
編譯caffe
1.解壓caffe_library，將caffe源碼複製到/caffe_library/caffe中。
2.用記事本打開/caffe_library/caffe/windows/caffe/caffe.vcxproj，修改裏面的cuda版本號爲自己的版本號。有兩處292行、481行。在這裏面發現有matlab、boost、opencv、mkl的路徑，所以要在先安裝這幾個軟件和配置環境。
3.用vs2013打開/caffe_library/caffe.sln,使用Nuget管理第三方庫吧爲caffe工程添加opencv、boost、mkl添加到工程，如果成功無視第4步，我個人配置的時候nugets就失敗了，直接用第4步來進行手動配置。
4.配置2中的這些軟件，然後在caffe.vcxproj中替換成自己配置的環境，並且在vs工程中進行環境的配置，這幾個軟件的配置參照網上的配置就好。關於版本我個人配置的boost版本是對應的1.57.0，其他的不是。mkl是付費軟件，要申請，不算麻煩。網上有說用openblas代替的，我個人測試沒有成功。
5.切換項目爲x64，Release_Mex，重新配置環境。編譯。
問題彙總：
1.使用nugets管理的時候出現“CUDA 8.0.target”相關錯誤。
原因及解決：解決方案中所有項目都要將 依賴項->生成自定義 中給cuda那一項打勾。
2.使用nugets管理的時候出現“opencv.target”相關錯誤。
原因及解決：這就最好自己配置opencv而拋棄nugets。
3.opencv版本不是給定的2.4.9的話，一定把原有依賴項裏面的關於2.4.9lib刪除然後添加自己的。
4.試圖按照http://blog.csdn.net/chuqidecha/article/details/56293553的方法來用openblas配置的時候，出現找不到“libiomp5md.lib”的錯誤。
原因及解決：後來發現，這個庫文件是mkl的相關庫，所以最後還是安裝了mkl。
faster rcnn配置
1.將/caffe_library/x64/Release_Mex文件全部拷貝到/faster-rcnn/exteral/caffe/matlab/caffe-faster-rcnn目錄下，將caffe源碼目錄下的matlab中+caffe連同目錄拷貝至/faster-rcnn/exteral/caffe/matlab/matcaffe
2.打開MATLAB切換至caffe-faster-rcnn目錄。改./function/nms/nvmex.m文件第8行中的vs爲自己的安裝路徑 。然後運行faster_rcnn_build.m編譯faster-rcnn。剩下的所有步驟參考http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50546891
問題彙總：
1.出現“caffe_.mexw64 不是有效的win32應用程序”
原因和解決：這個問題困擾了好久，最後發現只要改動環境變量中opencv的x86路徑爲x64的路徑，重啓matlab就好了。
2.出現“caffe_.mexw64 找不到指定的程序”“caffe_.mexw64 找不到指定的模塊”
原因和解決：這個是路徑改動或者不匹配導致的。解決辦法就是上面的步驟一定要按順序，所有東西配置好再build。
3.運行demo的時候matlab崩潰。
原因和解決：faster_rcnn_VOC0712_vgg_16layers模型在我嘗試的時候，將demo裏的17行，改爲 = 300；之後居然神奇地跑通了。可見，之前MATLAB奔潰確實是因爲顯存不夠導致的。這裏參考的別人的博客。
參考博客
【caffe-MATLAB】自己編譯faster-rcnn的MATLAB版本
faster-rcnn在win10+cuda8.0+vs2013+matlab2016a下的配置
faster-rcnn（matlab版）在windows平臺上的配置
caffe+win10+CUDA8.0+faster rcnn matlab配置