win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装
caffe（cpu版本）+ pytorch 共建环境安装
1. 预安装环境：
win10 64位
vs2015 community (社区版）
anaconda 4.10.1
2. 后续软件安装：
1) cmake 安装：
下载网址：Index of /files/v3.16
https://cmake.org/files/v3.16/
下载cmake-3.16.8-win64-x64.msi文件，双击一步步安装，并将文件路径：D:\cmake 和D:\cmake\bin 添加到环境变量中。
2) 安装cuda +cudnn: cuda_11.1.0_456.43_win10.exe, cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30.zip
3. 资源下载：
1）caffe-windowsGitHub - BVLC/caffe at windowsCaffe: a fast open framework for deep learning. Contribute to BVLC/caffe development by creating an account on GitHub.
https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
2) 依赖包libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar.bz2（Version 1.1.0）：Releases · willyd/caffe-builder · GitHubCMake build scripts to automate building the Caffe library and its dependencies. - Releases · willyd/caffe-builderhttps://github.com/willyd/caffe-builder/releases
4. caffe 安装配置（需在虚拟环境中首先安装： conda install scikit-image=0.13.0，conda install matplotlib=2.0.2，conda install pyyaml=3.13，conda install graphviz=2.38，conda install pydotplus=2.0.2）
1）将依赖包解压后放置到路径：C:\Users\电脑的用户名（例如：xinxin）\.caffe\dependencies 下（build_win.cmd命令运行一次后，才会出现这个路径）；
（依赖包解压后的名字为：libraries_v140_x64_py35_1.1.0，里面有一个名字为：libraries 的文件夹）
2） 打开Anaconda Prompt, 新建python3.5环境：conda create -n caffetorchpy35 python=3.5, 并将路径：D:\anaconda\envs\caffetorchpy35，D:\anaconda\envs\caffetorchpy35\Scripts，D:\anaconda\envs\caffetorchpy35\Library\bin，添加到环境变量中；
3）解压下载的caffe-windows.zip文件，并将文件夹caffe-windows重命名为caffe, 然后复制到路径：D:\caffe 下；
4）用Spyder或者记事本打开路径：D:\caffe\caffe\scripts 下的build_win.cmd文件，修改大的if...else里的else部分（因为电脑上没有DEFINE了APPVEYOR，就直接从else后面开始看了，AppVeyor 好像是用来实现实现 GitHub 托管项目自动化集成的），修改后的部分如下图所示：
其中的红色方框是新添加的内容。
5）用Spyder或者记事本打开路径：D:\caffe\caffe\cmake 下的 WindowsDownloadPrebuiltDependencies.cmake 文件，注释掉下载依赖包部分的内容，注释的内容如下图所示：
6) 打开Anaconda Prompt, 激活新建的虚拟环境：conda activate caffetorchpy35, 并切换到目录：cd /d D:\caffe\caffe\scripts, 然后输入命令：build_win.cmd, 回车开始编译，出现如下图所示内容则证明编译成功。
7） 打开Caffe.sln编译：
用vs2015打开目录：D:\caffe\caffe\scripts\build下的Caffe.sln文件，分别设置Debug和Release，及x64, 并编译ALL_BUILD项，编译成功后, Release的情况下，其结果显示如下图。
8）编译完成后，将路径：D:\caffe\caffe\python 加入到环境变量中，同时将编译后的文件路径：D:\caffe\caffe\python 下的caffe文件夹，复制到路径：D:\anaconda\envs\caffetorchpy35\Lib\site-packages 下。（至此 caffe 配置完成）
5. pytorch 安装配置
打开Anaconda Prompt, 激活新建的虚拟环境：conda activate caffetorchpy35：输入如下命令：
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
后，回车，开始安装
（注：还可安装：
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch）
6. 验证：caffe 和 pytorch
1）打开Anaconda Prompt, 激活新建的虚拟环境：conda activate caffetorchpy35
2） 进入python交互式界面：输入python
3）输入import caffe，显示出python的输入符号：>>>, 则表示caffe安装成功。
4）命令1：import torch ，若没有输出错误，则证明安装成功
命令2：torch.cuda.is_available()，若输出：True，则说明GPU驱动和CUDA可以支持pytorch计算
至此，anaconda + caffe（cpu版） + pytorch + python3.5共存环境配置完成。