平台环境： win10 64位 caffe-master  vs2013 Matlab2016a

第一步：

打开\caffe-master\windows下的CommonSettings.props文件，

更改MatlabSupport，改成true（即支持Matlab接口）。

如图：

第二步：

更改matlab的路径，

如图：

第三步：

在includepath中增加一个路径，若没有的话，在编译时候会出现如下错误：gpu/mxGPUArray.h" Not Found

复制这段code：

<IncludePath>$(MatlabDir)\extern\include;$(MatlabDir)\toolbox\distcomp\gpu\extern\include;$(IncludePath)</IncludePath>

如图：

第四步：

打开caffe-master\windows 下的 Caffe.sln ，找到matcaffe，选择released（不要用debug），然后右键matcaffe，点击生成。

PS：不知道什么原因出错

错误    1   error : NuGet Error:Unable to find version‘2.4.10‘ of package ‘OpenCV.overlay-x64_v120_Release‘. D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\OpenCV.targets  772 5  libcaffe

选择重新生成，可以解决。当然，没出错的同学忽略。

生成完毕后在caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe\+caffe\private下会有文件 ：caffe_.mexw64

第五步：

打开matlab，添加路径

如图：

第六步：

添加系统环境变量，把..\caffe-master\Build\x64\Release  添加到系统环境变量中，如图：

否者在运行 demo.m时候出会出现如下错误：

Invalid MEX-file‘D:\caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe\+caffe\private\caffe_.mexw64‘: 找不到指定的模块。

出错 caffe.set_mode_cpu (line 5)

caffe_(‘set_mode_cpu‘);

出错 classification_demo (line 71)

caffe.set_mode_cpu();

第七步：

将caffe-master\Build\x64\Debug中所有dll文件全复制到caffe-master\matlab\+caffe\private

如图：

第八步：

下载model文件（bvlc_reference_caffenet.caffemodel）放到caffe-master\models\bvlc_reference_caffenet文件夹下

下载地址  链接：http://pan.baidu.com/s/1geUv01l密码：yp9p（出处：http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51702686）

第九步：

下载标签文件：synset_words.txt ，放在与classification_demo.m同一个文件夹下

链接：http://pan.baidu.com/s/1c24ty6W密码：3z7y（出处：http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51702686）

第十步：

打开classification_demo.m，运行。如果出现

未定义函数或变量 ‘caffe_‘。

出错 caffe.set_mode_cpu (line 5)

caffe_(‘set_mode_cpu‘);

出错 classification_demo (line 71)

caffe.set_mode_cpu();

请修改 第二条语句

addpath(‘../../Build/x64/Release/matcaffe‘);

第十一步：

在运行一个测试文件test_mat.m， 文件出处（出处：http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51702686）

下载链接：http://pan.baidu.com/s/1nvtwoBJ 密码：t71u

存放在与classification_demo.m同一个文件夹下

test_mat.m源码如下：

1. %参考http://www.aichengxu.com/view/2422137
2. clear
3. clc
4. im = imread(‘../../examples/images/cat.jpg‘);%读取图片
5. figure;imshow(im);%显示图片
6. [scores, maxlabel] = classification_demo(im, 0);%获取得分第二个参数0为CPU，1为GPU
7. maxlabel %查看最大标签是谁
8. figure;plot(scores);%画出得分情况
9. axis([0, 999, -0.1, 0.5]);%坐标轴范围
10. grid on %有网格
11. fid = fopen(‘synset_words.txt‘, ‘r‘);
12. i=0;
13. while ~feof(fid)
14. i=i+1;
15. lin = fgetl(fid);
16. lin = strtrim(lin);
17. if(i==maxlabel)
18. fprintf(‘the label of %d is %s\n‘,i,lin)
19. break
20. end

23. end

运行结果如图：