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简介：Caffe是伯克利视觉与学习中心开发的流行深度学习框架，原生面向Linux和macOS。caffe-windows这一资源针对Windows用户做了完整移植，将源码、构建脚本和示例打包在一起，适合希望在Windows环境训练与部署模型的开发者，尤其是不熟悉手动编译依赖的入门者。压缩包共888个文件、约8.67MB，主要包含C++源码235个、头文件144个、CUDA代码95个、模型定义文件59个，配以Python脚本、CMake构建文件、Shell脚本和Markdown文档，构成一套可直接编译和运行的Windows版Caffe工程。资源除了Caffe主程序与测试文件，还提供CUDA、构建配置、实用工具等模块，方便按CPU或GPU需求调整配置后重新生成解决方案；MNIST示例与模型定义可快速验证环境，也能尝试训练AlexNet、VGG、ResNet等经典网络或自定义结构。当前已有293人学习或下载。对想在Windows上使用Caffe的开发者而言，这个打包工程省去了整理依赖的环节，明显降低入门门槛。

1. caffe-windows：接手老工程后为什么还要在Windows上折腾Caffe

接到过一个存量检测服务，模型结构是几年前调的，训练和验证脚本全是caffe train的写法，推理模块也直接基于Caffe的C++接口。要把它平移到Windows服务器上做二次微调，重新用别的框架训练一遍成本太高，而且对比基准就变了，最后选择了caffe-windows：在Windows下源码构建一套能用的Caffe。这套方案解决的核心问题很简单，就是让Windows成为Caffe的可落地环境，最终产物是caffe.exe、caffe.dll和pycaffe接口，老模型能继续训、能部署、也能做实验对照。适合维护存量模型的人、复现老论文的研究者，以及想通过框架源码学习工程化的初学者。别把它当古董，它是很多生产模型最后一公里的现实答案。

2. 编译caffe-windows之前：依赖栈与版本匹配是第一道生死线

2.1 为什么Caffe在Windows上这么难装：依赖栈与官方支持的历史包袱

Caffe在设计上优先服务Linux，这一点从它的依赖列表就能看出来：protobuf负责序列化网络结构和权重，glog提供日志，gflags解析命令行参数，lmdb和leveldb存储训练数据，OpenCV处理图像读写，HDF5做辅助数据管理。这些库在Linux世界里全部能用包管理器一键装好；到了Windows上，没有统一入口，每个库都得自己解决“源码在哪、编什么版本、编完往哪放”三个问题。官方对Windows的支持又长期停留在实验性质，构建文档更新慢，和Linux主线的进度明显错位。

caffe-windows这套方案把“依赖怎么来”这个问题前置处理了：要么用脚本去下载预先编好的第三方库，要么把第三方库的源码一起拉下来在CMake里统一编。这两种做法的本质都是把依赖栈固化住，避免每次在新机器上重演“装一个库翻一次车”。但依赖栈只要有一点版本漂移，后面所有环节都会被带偏。所以真正动手前，先把版本矩阵定死，比照着“最新版”这三个字装东西靠谱得多。准备工作做扎实，后面编译和运行会顺利一大截；省掉这一步，基本等于把整个构建过程交给玄学。

先有个心理预期：首次完整编译caffe-windows，快的也要半小时，慢的能吃一顿饭的工夫。中间要是报错，第一反应不要怀疑代码，优先怀疑版本组合。

2.2 版本匹配矩阵：VS、CUDA、cuDNN、Python、CMake怎么锁

我在给某公司一个老项目做Windows迁移时，先把机器上所有工具链版本列了一张表，逐个和Caffe的依赖要求比对，然后再动手编译。这样做的原因是Caffe的C++代码是按特定时代的标准写的，新编译器可能会把一些宽松写法当成错误，新版CUDA也可能改变运行时行为；理论上“最新版”更先进，但对老框架往往不是最友好的。

下面这张表是我实际用下来比较稳的组合：

先说安装顺序。先装VS，再装CUDA，最后手动放cuDNN。CUDA安装器只在检测到已存在的VS时才会注册对应的编译规则，顺序反了，CMake生成工程时就会抱怨找不到CUDA工具集。cuDNN是解压即用的压缩包，把它里的bin、include、lib三个目录拷进CUDA安装目录对应的文件夹，这样编译和运行时都能直接找到。装完之后，在命令行里敲nvcc --version确认CUDA可见，再检查CUDA默认安装目录的bin下能看到cudnn64_5.dll这种文件，这一步能避免后面一半以上的环境类报错。

Python版本如果牵扯到pycaffe接口，限制比较死，原则是2.7或3.5。原因在于Caffe的Python层代码里还有挺多跨版本兼容写法，最新的3.8以上对老的Cython生成代码并不友好。我见过有人直接上Python 3.9，结果在生成_pycaffe扩展那一步连续报错，换回3.5之后一次通过。如果你完全不用Python接口，只跑caffe.exe，Python版本可以更随意，但CMake在配置时还是会探测系统默认Python，建议机器上装一个3.5备用，省得CMake探测到个莫名其妙的版本后生成一堆不匹配的配置。

2.3 拉取代码与初始化子模块：别把第三方索引漏了

依赖准备完之后，开始拉代码。Caffe在Windows上的构建分支通常是仓库的windows分支，所以拉代码时最好直接锁定分支，避免在主分支和windows分支之间来回切换产生不必要的差异。常用操作如下：

# 克隆caffe-windows对应的仓库，地址按你手头的那份来 git clone <caffe-windows仓库地址> cd caffe git checkout windows # 切到windows维护分支 git submodule update --init --recursive # 拉全所有子模块

命令行里的git checkout windows是为了切到Windows维护分支，这个分支里才有完整的CMakeLists配置和Windows专属的构建脚本；主分支一般不管Windows的事。紧接着的git submodule update --init --recursive是把Caffe依赖的第三方子模块索引拉全，尤其是src/caffe/proto下面的protobuf定义，以及部分第三方库的补丁和源码。漏掉子模块的典型症状：CMake配置时提示找不到caffe.pb.cc或caffe.pb.h，这两个文件正是靠子模块里的protobuf源码生成的。

提示：如果网络不好，可以先克隆主干再切分支；但子模块不要做浅克隆，浅克隆会让子仓库的commit历史不完整，个别子模块在CMake版本判断时会计算出错误分支信息，导致构建失败。

依赖下载方面，仓库通常还会带一个下载预编译第三方库的脚本。我的建议是优先用脚本拉预编译库，因为库版本和仓库分支是配套好的，比自己逐个源码编译省时省力。但前提是你本机的VS版本和预编译库对应的编译环境一致，否则链接阶段会冒出大量LNK2038之类的不匹配错误，这类错误在几种报错里最难读懂，因为错误信息里只给Mismatch，不给具体哪个版本不匹配。如果遇到这种情况，我的选择是彻底放弃预编译库，改成让CMake从源码编第三方库，多花一两个小时，但换来的是确定性的环境。

3. 用CMake构建caffe-windows：最小构建命令与三个必调参数

3.1 我为什么不用一键脚本而手工跑CMake

caffe-windows的仓库里常见一个build_windows.bat脚本，看起来很方便，双击就好。但我实际用下来，更推荐手工敲CMake命令来构建。一键脚本封装了一堆默认值：默认Python版本、默认CUDA架构列表、默认依赖目录，一旦你的机器和脚本作者当初的开发环境不完全一致，这些默认值就会成为第一个排查盲区。调试脚本的时间往往比自己敲CMake命令长很多。

手工CMake的好处在于透明：每一个选项都明明白白写进CMakeCache.txt，你可以用文本编辑器打开这个文件，确认某个开关到底开没开；生成的VS解决方案也保留了所有中间产物，出问题时能直接定位到具体项目。另外一个原因是对产物结构的理解：手工走一遍CMake，你就知道caffe.exe会生成在build/tools/Release下，pycaffe模块在build/python下，第三方dll在build/lib/Release下，后面配置运行环境时基本不用查文档。

3.2 从CMake到MSBuild的最小构建命令

在源码根目录新建build目录，执行下面命令：

mkdir build && cd build cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ^ -DCMAKE_CONFIGURATION_TYPE=Release ^ -DCPU_ONLY=1 ^ -DBUILD_PYTHON=1 ^ -DBUILD_EXAMPLES=1 ^ -DCMAKE_PREFIX_PATH=D:/libs/opencv cmake --build . --config Release --parallel 8

首行的-G "Visual Studio 14 2015 Win64"对应VS2015的64位生成器，如果你本机是VS2013，则写成Visual Studio 12 2013 Win64；生成器选错，后面MSBuild会直接抱怨找不到工具集。CMAKE_CONFIGURATION_TYPE=Release表示只生成Release配置，Debug配置在Windows的Caffe构建里经常触发一些断言和奇怪的崩溃，原因在于Caffe里面不少条件编译分支对NDEBUG有依赖，所以这个参数别改成Debug。CPU_ONLY=1是最小化构建的精髓：第一次编译先不开CUDA，把整条工具链跑通，之后再开GPU也只是加参数的事，排查问题时能大幅缩小范围。BUILD_PYTHON=1和BUILD_EXAMPLES=1同时开，前者产出pycaffe，后者产出后面造数据需要的convert_imageset和compute_image_mean。

第二行cmake --build . --config Release等价于MSBuild编译Caffe.sln。这里--parallel 8控制并行度，Windows下没有make -j的写法，CMake会把它映射到MSBuild的并行编译参数。首次编译如果第三方库也要跟着编，耗时至少在半小时以上，中间看起来像卡住了很可能是正常的，别轻易关进程。

参数说明：

• CMAKE_PREFIX_PATH用于指定OpenCV等非默认位置的库路径，多个路径用分号隔开；路径里统一用正斜杠，省去转义麻烦。
• 如果CMake找不到Python，可以追加-DPYTHON_EXECUTABLE=D:/Python35/python.exe，把它指向明确的解释器可执行文件。
• 配置完成后，打开build目录下的CMakeCache.txt，搜索Caffe_开头的条目，检查CPU_ONLY、BUILD_PYTHON、BUILD_EXAMPLES这三个值是否和你预期一致。

3.3 CPU_ONLY和GPU两条路线：CUDA_ARCH与USE_CUDNN怎么给

当你不满足于CPU_ONLY、打算上GPU时，CMake命令变成这样：

cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ^ -DCMAKE_CONFIGURATION_TYPE=Release ^ -DCPU_ONLY=0 ^ -DUSE_CUDNN=1 ^ -DCUDNN_ROOT=D:/cudnn/cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 ^ -DCUDA_ARCH="52 61 75" ^ -DBUILD_PYTHON=1 ^ -DBUILD_EXAMPLES=1

相比CPU_ONLY的最低配置，GPU构建多了三个关键参数。USE_CUDNN=1开启cuDNN加速，卷积和池化层的运行速度会明显提升；但代价是CMake阶段必须能定位cudnn.h和cudnn.lib，CUDNN_ROOT专门用来指定cuDNN解压目录，也可以直接把它配置进CUDA目录后省略这个参数。CUDA_ARCH声明目标显卡的算力列表，比如你的卡是算力6.1、7.0、7.5，就分别把这个三个数字写进去。这里有一个常见误解：不完全确认自己显卡算力时，就用“52 61 75”这种覆盖主流三代的范围，编译时间会高一点，但不会因为缺少某个架构代码而在别的机器上跑不了。

如果漏了CUDA_ARCH，CMake会尝试自动探测当前机器的显卡并只生成对应架构的代码。这在自用机上一时看不出来，可一旦把编译好的环境拷贝到另一台显卡不同代的机器上，运行时会报device kernel image is not supported。我就在一次环境迁移中吃过这个暗亏：本机编好的caffe-windows拷到某实验室另一台显卡上，推理一跑就崩，重编时补上CUDA_ARCH列表才解决。

CMake常用参数整理：

有一点容易被忽略：Windows下Caffe要求能在配置时找到Python，如果你机器上的Python是3.9之类太高版本，CMake配置阶段可能直接报错或者生成一堆不合理的引用，最后编出来的pycaffe根本导不进去。我的做法是在准备阶段就把Python锁成3.5，并显式传入-DPYTHON_EXECUTABLE，杜绝探测歧义。这一处准备到位，能省掉后续很多“import失败”的排错。

4. 把图片变成lmdb再训练：caffe-windows数据链路与四个必改参数

4.1 制作lmdb数据集：convert_imageset的路径、标签与编码

Caffe的数据层不直接读jpg，需要先把图片转换成lmdb或leveldb格式。Windows下转换工具在编译完成后位于build/tools/Release/convert_imageset.exe。执行前先准备一个标签文件，每行写成“相对路径 标签序号”，例如00001.jpg 0，路径是相对于图片根目录的。然后执行：

build/tools/Release/convert_imageset.exe ^ D:/data/mnist/train/ ^ D:/data/mnist/train_labels.txt ^ D:/data/mnist/train_lmdb ^ --backend=lmdb ^ --shuffle=true ^ --resize_height=28 ^ --resize_width=28 ^ --encoding=rgb

第一个参数是图片根目录，第二个是标签文件，第三个是输出lmdb目录，后面跟的可选参数里，--backend指定存储格式，lmdb是默认，改成leveldb时注意后续prototxt里的backend也要同步改。--shuffle=true会打乱样本顺序，避免同类样本扎堆导致训练震荡。--resize_height和--resize_width把图片统一缩放到指定尺寸，这个尺寸必须和网络prototxt里data层的输入宽高一致，否则训练在数据层就报错，而不是等到前向推理才暴露。

转换完成后再顺手算一份均值文件，Caffe里常用来做数据预处理：

build/tools/Release/compute_image_mean.exe ^ D:/data/mnist/train_lmdb ^ D:/data/mnist/mean.binaryproto

mean.binaryproto是二进制格式的均值文件，后面在prototxt的data层用mean_file引用它。如果数据集比较小，你可以直接用全部训练数据算均值；数据集很大时，一般只在训练集上算，不在测试集上算。

Windows路径这点要单独说：标签文件里的相对路径，分隔符统一用正斜杠，不要写反斜杠；输出目录名也不要带空格。Linux下有空格也许能跑，Windows下convert_imageset对带空格的路径解析很容易出错，表现为“打不开文件”或者生成的lmdb目录里只有零字节文件。这是我在一个项目里实际栽过的坑，后来所有数据路径一律不建带空格的目录名，问题彻底消失。

4.2 修改prototxt与solver：四个必改位置和数值关系

数据集备好之后，改动solver.prototxt和train_val.prototxt。需要重点关注的位置有几个。solver示例：

net: "D:/models/lenet/train_val.prototxt" test_iter: 100 test_interval: 500 base_lr: 0.01 momentum: 0.9 weight_decay: 0.0005 lr_policy: "inv" gamma: 0.0001 power: 0.75 display: 50 max_iter: 10000 snapshot: 1000 snapshot_prefix: "D:/models/lenet/snapshot" solver_mode: GPU

test_iter的含义是用测试batch数除以测试集图片数得到的整数；比如batch_size是100、测试集有10000张，那么test_iter=100就能让测试阶段看完整个测试集。test_iter如果设得比实际可迭代次数大，数据层会在测试阶段报错，提示读不到更多数据。snapshot_prefix是保存断点的前缀，Windows下如果目录带空格，这里必须用双引号包住整个路径。solver_mode要和编译时的选项对应：编译的是GPU版本就写GPU，编译的是CPU_ONLY就写CPU，写反了caffe会在初始化阶段报错。

train_val.prototxt里也要同步调整。data层的source换成lmdb的Windows绝对路径，用正斜杠；mean_file如果上一步生成了mean.binaryproto，就写它的绝对路径；transform_param里的mirror和crop_size按你的实验需求来，但crop_size如果大于resize后的图片尺寸，数据层会取不到足够的像素而报错，所以要检查resize尺寸和crop_size的数值关系。

我一般在写完prototxt后有一个检查习惯：打开train_val.prototxt，把所有带D:/或C:/的路径字段过一遍，确认路径结尾没有多余空格、没有中文目录、没有带空格目录名；中文路径在Windows版本的Caffe里偶尔能跑，偶尔不能跑，属于纯不确定因素，干脆不用。

4.3 启动训练与恢复：日志、GPU指定、solverstate和caffemodel的区别

训练命令很简单，但Windows下有几点和Linux完全不同：

build/tools/Release/caffe.exe train ^ --solver=D:/models/lenet/solver.prototxt ^ --gpu=0 2>&1 | tee D:/logs/lenet_train.log

--gpu=0指定使用第0号显卡；如果你编译的是CPU_ONLY版，这句话就不要带，而且solver里solver_mode: CPU。后面的2>&1 | tee是Windows下保日志的常见写法，caffe的警告信息通常走stderr，不加2>&1只能看到stdout内容，训练过程中的warning会丢掉，排查时就少了线索。tee能把屏幕输出同时写进文件，便于事后复盘loss曲线和定位崩溃点。

训练中途断了，恢复训练也是常事：

build/tools/Release/caffe.exe train ^ --solver=D:/models/lenet/solver.prototxt ^ --snapshot=D:/models/lenet/snapshot_iter_5000.solverstate

这里要强调solverstate和caffemodel的区别。.solverstate保存的是优化器完整状态，恢复训练必须用它；.caffemodel只保存网络权重，适合部署或作为fine_tune的预训练初始化，用来恢复训练会导致学习率、动量和迭代计数全部从零开始，效果完全对不上。如果数据集顺序不变、模型结构不变，正常快照恢复后的loss曲线应该和你当初中断时的曲线连续衔接；如果出现断崖式跳变，先检查是不是拿caffemodel冒充了solverstate。

Windows下还有个隐藏差异：caffe.exe运行时的工作目录会影响相对路径的解析。如果prototxt里写了相对路径，那么路径是相对于exe运行目录的，不是相对于prototxt所在目录的。我的做法是：要么全部用绝对路径，要么写一个启动脚本，先cd到指定目录再执行caffe命令，两条路选一条并保持一致，避免换一台机器路径全废。

5. 避坑：caffe-windows从编译到训练的5个常见翻车现场

5.1 编译时找不到cudnn.h：头文件路径没进搜索目录

现象：CMake配置能通过，一旦编译到convolution层，cl.exe就报fatal error C1083，打不开cudnn.h，整个编译中断。

原因：Caffe的源码里写的是#include <cudnn.h>，预处理器只在include搜索路径里找这个文件。USE_CUDNN=1只代表需要启用cuDNN支持，但CMake并不知道cuDNN具体在哪，需要靠CUDNN_ROOT或者CUDA安装目录里的include路径传过去。

解决：最简单的做法是把cuDNN解压目录下的bin、include、lib三个文件夹内容合并进CUDA安装目录对应的文件夹里，CMake配置时检查CUDNN_INCLUDE路径有效后再编译。另一种做法是显式传-DCUDNN_ROOT=D:/cudnn/...，配完检查CUDNN_LIBRARY和CUDNN_INCLUDE是不是都指向了非空文件。

5.2 MSB8036错误：VS版本和生成器不匹配

现象：cmake生成成功，但msbuild一开始就报MSB8036，意思是找不到生成器指定的Visual Studio版本工具集。

原因：生成器写的是VS2015 Win64，但机器上装的是VS2017，或者只装了Build Tools但没有装C++桌面开发工作负载，导致对应版本的VC++工具集缺失。

解决：打开Visual Studio Installer检查有没有对应版本的“使用C++的桌面开发”组件，没有就补装；如果你不想装全量VS，可以装对应版本的Build Tools。装完以后删掉build目录重新配置一次，不要在原目录上硬continue，有些工具集相关的CMake缓存不会自动刷新。删了重新来，30秒的事，别心疼。

5.3 import caffe直接挂：PYTHONPATH指错目录

现象：编译一切正常，build目录下也能看到caffe的python相关产物，但进入python解释器执行import caffe，报ModuleNotFoundError或者DLL load failed。

原因：pycaffe编译后的模块在build/python下，而不在源码根目录的python目录里。如果只把源码根目录加进PYTHONPATH，Python能找到部分py文件，但找不到编译生成的扩展模块文件，最终要么说找不到模块，要么加载dll失败。

解决：把环境变量指向正确位置，典型的设置如下：

set PYTHONPATH=D:/caffe-windows/build/python;D:/caffe-windows/python set PATH=D:/caffe-windows/build/lib/Release;D:/caffe-windows/build/python/caffe;%PATH%

第一行的两个路径分别是编译生成的模块目录和源码带的Python辅助目录，缺一个都可能出问题；第二行的PATH把caffe.dll和第三方dll的所在目录放进去，确保运行时能加载动态库。设置完在命令行重新进入Python再试，不要在一个已经启动的解释器里反复import，环境变量不会自动刷新。测试通过后，建议把这两行写进系统的用户环境变量，避免每次开终端重设。

5.4 训练刚启动数据层就报错：source路径和lmdb文件对不上

现象：训练开始几秒，日志里弹出Check failed，提示data.get_data()或类似的数据层错误，进程退出。

原因：prototxt里data层的source路径写错、lmdb文件不存在、或者路径里的反斜杠和空格把数据层搞晕了。Windows的Caffe在解析路径时对外层路径的空格与分隔符非常敏感。

解决：先把source统一改成正斜杠绝对路径，比如D:/data/mnist/train_lmdb，确认这个目录下存在data.mdb和lock.mdb这两个文件——lmdb格式的特征就是这两个文件。如果你转出来的是leveldb，则应该看到CURRENT、LOCK和一堆.ldb文件。最隐蔽的场景是convert_imageset转出的目录在A盘，prototxt里写的是B盘路径，拷文件时漏了其中一个，就会产生这种“看似配置没问题，实际读不到数据”的报错。检查一下路径指向的文件是否真实存在，比研究日志有效率。

5.5 GPU训练中途崩溃：显存不足或cuDNN的dll版本混放

现象：GPU训练跑了几百次迭代，loss正常下降，突然段错误或报out of memory，程序直接退出；换一台机器跑同样的代码，可能更早崩。

原因：最常见的是batch_size和网络输入把显存撑爆；另一个隐蔽原因，是运行环境里存在多个版本的cudnn64_*.dll，而Caffe按PATH顺序加载到了一个和编译版本不一致的dll，导致cuDNN handle初始化失败或结果异常。

解决：先把batch_size逐次减半（64到32再到16），同时把solver里的输入尺寸也临时缩小，确认是不是显存问题。如果减到16还崩，大概率是cuDNN库版本混放。去CUDA安装目录的bin下看一眼，如果同时存在cudnn64_5.dll和cudnn64_7.dll这类文件，就把不需要的那个改后缀名移走，只保留与编译时一致的那一个。这个坑特别难发现，因为报错信息里可能只是runtime api error，不会直接提cuDNN名称；而这类问题在CPU_ONLY版本上完全不出现，所以排查时可以用CPU_ONLY跑同一步骤做对照，能快速把问题范围缩小到GPU/cuDNN这边。

6. 固化你的caffe-windows环境：快速验证与一套值得保存的配置

环境编译好只是开始，更重要的是验证它真的能用于实际训练。我习惯在正式跑项目前，先跑一遍Caffe自带的MNIST示例，把数据转换、训练启动、断点保存整个链路走通。如果你不想下载完整MNIST手写数据集，也可以拿手头任何一个小图片集，凑200张图按第4章的命令转成lmdb，只要网络能在一个合理时间内收敛，就说明环境可用。

跑通之后，我强烈建议把手头这套环境“固化”下来，而不是等下次换机器再重新编译一遍。具体做法是：建一个caffe_env.bat，集中写入下面这些环境变量和路径信息，每次新终端先执行一次，再启动Caffe相关命令：

set PYTHONPATH=D:/caffe-windows/build/python;D:/caffe-windows/python set PATH=D:/caffe-windows/build/lib/Release;D:/caffe-windows/build/tools/Release;%PATH% set CAFFE_ROOT=D:/caffe-windows

养成一个习惯：环境变更全部记进这个bat文件，不要临时在系统环境变量里改来改去。否则某天你开着多个终端，其中一个带的PATH不同，结果训练脚本跑出来的结果和另一个终端完全对不上，排查会非常痛苦。我还在bat文件末尾加了两行echo，打印当前生效的python路径和caffe版本，每次开新终端第一件事是确认打印结果符合预期。

例行验证命令是：python -c "import caffe; print(caffe.__version__)"，能打印版本号说明pycaffe可用；再跑一个caffe.exe train --solver=...，能进入迭代说明训练链路可用。两件事都通过，这套环境就可以放心交给后续任务了。很多进阶问题其实都源于环境不够“可复现”，把环境做成一个可重复加载的bat脚本，后续不管换机器还是给同事备份，都只需要复现一份文件。希望这套caffe-windows的落地过程能帮到你少踩几个坑。

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