这是个失败的版本，既然记录下来了，就保留下来，总体来说没错，只是可能CUDA版本不合适。
可以参考下。
一. 安装CUDA
2. 正常安装
出现这个问题。。不懂。。我还是继续了
后来大概弄懂了：
首先，CUDA不是驱动，这里的“This graphics driver"让我以为CUDA是显卡驱动，坑爹，其实应该是CUDA里面自带了驱动程序，这个驱动程序不适合我的显卡（GTX 1060），因此上面说如果建议我保留自己的显卡驱动，也就是继续安装时不要安装CUDA带来的显卡驱动。
于是继续：
发现确实电脑自己的版本还更新，就把显卡驱动勾去掉，再继续安装，一路默认下去。
3. 添加环境变量：
安装完毕后，可以看到系统中多了
CUDA_PATH
和
CUDA_PATH_V8_0
两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0.
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\x64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
然后，在系统变量
PATH
的末尾添加：
;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
4. 重启电脑
二. VS2013与CUDA关联（不知道这步是有什么用，CUDA里面的Sample用VS打开都可以直接运行，都不用关联）
1. 新建win32控制台程序-空项目
2. 右键 源文件，新建CUDA源文件：
3. 右键项目->生成依赖项->生成自定义，勾选CUDA8.0***选项：
4. 右键项目->属性->配置属性->VC++目录，添加以下两个包含目录：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\inc
再添加两个库目录：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64
5.右键项目->属性->配置属性->链接器->常规->附加库目录，添加
$(CUDA_PATH_V8_0)\lib\$(Platform)
6. 右键项目->属性->配置属性->链接器->输入->附加依赖项， 添加
cublas.lib
cublas_device.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
cufft.lib
cufftw.lib
curand.lib
cusparse.lib
nppc.lib
nppi.lib
npps.lib
nvblas.lib
nvcuvenc.lib
nvcuvid.lib
OpenCL.lib
注意：这里后来把nvcuvenc.lib删掉了，否则一直出错。
7. 右键之前创建的源文件，点击属性，选择项类型 CUDA C/C++：
8. 打开配置管理器（运行按钮旁边下拉框），选择X64平台
9. 测试代码：
/** * addition: C = A + B. * * This sample is a very basic sample that implements element by element * vector addition. It is the same as the sample illustrating Chapter 2 * of the programming guide with some additions like error checking. */
#include <stdio.h>
#include <iostream> // For the CUDA runtime routines (prefixed with "cuda_")
#include <cuda_runtime.h>
/** * CUDA Kernel Device code * * Computes the vector addition of A and B into C. The 3 vectors have the same * number of elements numElements. */
__global__ void Add(int a, int b, int *c) {
*c = a + b;
}
int main() {
int c;
int *devc;
cudaError_t err = cudaSuccess;
err = cudaMalloc((void **)&devc, sizeof(int));
if (err != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "Failed to allocate device vector A (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(err));
exit(EXIT_FAILURE);
}
Add << <1, 1 >> >(2, 7, devc);
err = cudaMemcpy(&c, devc, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
if (err != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "Failed to allocate device vector A (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(err));
exit(EXIT_FAILURE);
}
printf("2+7=%d\n", c);
cudaFree(devc);
system("pause");
return 0;
}
三. 安装配置Caffe
1. 下载Caffe和第三方包
2015/02/25 微软制作了一个caffe的windows版：
第三方：
解压后放在Caffe里的3rdparty文件夹里
2. 将3rdparty/bin添加到环境变量PATH中
3. 运行./src/caffe/proto/extract_proto.bat批处理文件来生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc两个C++文件，和caffe_pb2.py这个python使用的文件。
4. 打开./buildVS2013/MainBuilder.sln，打开之后切换编译模式至Release X64模式，如果现实加载失败，可能是CUDA版本不一致，用记事本将各个文件夹下的.vcxproj文件里的CUDA版本号换成自己的版本号。（搜索7.5, 全部替换成8.0）
5. 之后编译出错：有很多类似的错误
查找原因估计是CUDA版本问题，还是用7.5版本。。这个笔记--卒
