本篇文档详细介绍了如何在64位Windows 7系统下，利用Visual Studio 2013进行Caffe卷积神经网络工具的配置。在进行深度学习框架Caffe的搭建过程中，作者强调了对依赖库的正确安装和编译，这对于开发者的实际项目有着重要意义。
首先，文档推荐使用Visual Studio 2013，可以从官方网站https://www.visualstudio.com/ 下载安装。CMake工具作为构建系统，其下载地址为http://www.cmake.org/download/，它对于管理和生成编译指令非常关键。
接下来是几个主要的依赖库：
1. Boost库：Boost是一个流行的C++库集合，对于Caffe的性能优化至关重要。从http://www.boost.org/ 下载后，使用VS2013的x64 Cross Tools Command Prompt工具进行操作。进入Boost库目录，执行bootstrap.bat生成64位的bjam.exe，然后分别编译静态库（bjam --build-type=completetoolset=msvc-9.0threading=multilink=staticaddress-model=64）和共享库（bjam --build-type=completetoolset=msvc-9.0threading=multilink=sharedaddress-model=64）。
2. OpenCV：OpenCV是一个开源计算机视觉库，对于图像处理任务必不可少。从http://opencv.org/downloads.html 下载2.4.10版本的OpenCV，虽然提供了预编译的库，但开发者仍需了解其安装路径，如D:\LIBS\opencv\build\x64\vc12。
3. OpenBlas：OpenBlas是一个高性能的数学库，用于矩阵运算。在Windows上，由于其编译过程复杂，推荐下载预先编译好的OpenBLAS-v0.2.14-Win32.zip包，包含了编译后的include、bin和lib路径。
4. CUDA：CUDA是NVIDIA专为GPU编程设计的平台，对于深度学习中的并行计算至关重要。可以从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载CUDA工具包，安装后可以直接使用预编译的头文件目录和库文件，如C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\include和C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\lib。
文档提供了详细的步骤和下载链接，帮助开发者在VS2013环境中成功配置Caffe，确保了在Windows 7 64位系统上进行深度学习项目开发时所需的所有软件环境得到正确搭建。这对于那些希望利用Caffe进行图像识别、计算机视觉等应用的开发者来说是一份宝贵的参考资料。
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