Window安装并使用Caffe2
Caffe2是对Caffe的升级和重构，用大神们的话来说，Caffe2更多地向TensorFlow靠拢，包括Operator和WorkSpace的使用，这里就不对此多做解释。由于需要在Window上搭建一个学习环境，而学习Caffe2最好的办法就是官网文档，相当全。
Caffe2 Tutorials Overview | Caffe2
在Windows上安装Caffe2库支持大致分为一下几部（我以Python为主要编程语言为例）
1. 安装依赖库
2. 下载源码
3. 编译
4. 测试
1. 安装依赖库
由于Caffe的部分运算需要一些其他运算库支持，在安装Python之前最好先把官方建议的依赖库安装好
pip install future ^
hypothesis ^
numpy ^
protobuf ^
six
还有官方建议的可选库
pip install flask ^
glog ^
graphviz ^
jupyter ^
matplotlib ^
pydot python-nvd3 ^
pyyaml ^
requests ^
scikit-image ^
scipy ^
setuptools ^
tornado
正如官网所说：
Anaconda users: If you’re using Anaconda, use conda install instead of pip install.
2. 下载源码
推荐使用git下载，没有为什么，习惯而已
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git
官方已经把windows安装的编译器参数都配置好了，不过前提是你已经安装好了VS2015/VS2017
在编译之前，修改一下编译配置，将下载源码文件夹中的 scripts/build_windows.bat 用编辑器打开，修改 BUILD_PYTHON = OFF为
BUILD_PYTHON = OFF
If you want to build Python bindings, you need to edit ‘\scripts\build_windows.bat’ and set BUILD_PYTHON to ON
3. 编译安装
接下来就是重头戏编译了，为了一次可以编译成功，最好把你系统里边python27.lib拷贝到pytorch文件夹下面，为了保险起见，最好以下3个文件夹下面都拷贝一份
pytorch/
pytorch/caffe2/
pytorch/build/
（本文不考虑使用GPU的情况，如有需要GPU的同学可参考官方文档）
4. 测试
编译完成之后，切换到目录\pytorch\build\caffe2\python下，拷贝 caffe2_pybind11_state.pyd 到python库目录 ...\Anaconda2\DLLs
再切换到目录 pytorch/build下，可以通过 import caffe2来测试是否安装成功
本人使用时，发现只有在上述目录下才能import成功，一气之下，将 bulid/caffe2 整个目录全部拷贝到 .../Anaconda2/Libs/sites-package/目录下面，可以使用
参考：一些错误参考
