（1）环境搭建
从知道深度学习开始，就一直想学习使用caffe，碍于各种事情一直没有如愿，这几天终于找了个时间搞了一下，打算把学习的过程整理成笔记，包括环境搭建、跑车牌识别数据，跑mnist数据，用Alexnet跑自己的数据，用Siamese网络跑mnist数据，用Siamese网络跑自己的数据以及如何调整网络结构等等。。。。后续我会慢慢更新，笔记的主要内容是如何使用caffe，主要侧重于实战，基础理论和公式推导在这里不做具体讲解，有想学习的同学可以查阅相关的资料和paper，CVPR，ICCV，每年都有大量和深度网络相关的论文。caffe就不多介绍了，主要是实现卷积神经网络以实现分类、回归以及快速特征提取的开源平台，有的同学不仅要问，那如果要做别的网络怎么办？还有很多开源的深度学习框架可以实现DBN、RNN等，比如Google的TensorFlow，等博主搞完这个，打算学习一下TensorFlow，有学习的同学到时候欢迎一块交流学习。扯远了，，，言归正传。
博主电脑是高中毕业买的，今年研二，算下来也有6年多了，GPU low的不要不要的，没办法只能用CPU来跑caffe了，不过为了您的身心健康，还是建议用GPU比较好。CPU和GPU跑深度网络的差别在哪，想必大家都懂。博主电脑是win7,64位。这里介绍的是CPU版本配置，没有cuda部分。
1、安装VS2013
我安装的是VS2013中文旗舰版，具体安装方法就不说了，傻瓜式安装就行。
2、如果用mxnet的话需升级编译器</
