一、准备CUDA、CuDNN
CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads (注意CUDA的版本与VS的版本匹配）
CuDNN下载：https://developer.nvidia.com/cudnn（要注册账号才能下载）
CUDA安装：
1、双击下载好的exe文件，选择路径，开始安装
2、系统检查
3、同意条款并继续
4、选择自定义安装
5、记好下面三个安装位置，一直下一步，直到安装完成
CuDNN安装：
1、解压下载下来的CuDNN包，里面有一个cuda文件夹，进入文件夹
2、将其中include的下的cudnn.h文件复制到 CUDA Toolkit 安装目录下的对应位置
将lib/x64下的cudnn.lib复制到CUDA Toolkit 安装目录下的对应位置
将bin下的cudnn64_7.dll复制到CUDA Toolkit 安装目录下的对应位置
二、CMake后编译
1、新建文件夹caffe-ssd-gpu，打开cmake
2、选择vs版本，configure
3、报错、修改
将BLAS选项改为OPEN、确保python、python_layer选项选中、USE_CUDNN选中
configure，保证以下结果正确
4、Generate + Open Project
5、将ALL_BUILD设为启动项目（右键->设为启动项目），在debug模式下编译（右键->重新生成）
编译成功后换成release模式下编译
然后将ISTALL设为启动项目在release模式下编译
6、你可能会遇到问题 Unsupported gpu architecture 'compute_xx'
打开caffe-ssd-window-master/cmake文件夹下的Cuda.cmake文件（写字板打开）
把对应的错误编号删掉就行，如：我的就改成 set(Caffe_known_gpu_archs "30 35 50 60 61")
然后重新cmake一下，继续编译
三、可以开始训练了
参考：https://blog.csdn.net/Rayue_/article/details/81080359