關(guān)于matconvnet的安裝配置，

本次配置主要參考http://blog.csdn.NET/listening5/article/details/50240147進行配置，其中遇到的問題主要參考http://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/52370278，進行解決。

Win7 +GPU+CUDA7.5.18+MATLAB2015b+Matconvnet（必須是64位系統(tǒng)，因為matconvnet沒有做32位的支持系統(tǒng)。若是進行GPU編輯的話，顯卡必須是INVIDA，運行g(shù)puDevice，需要compute compability>2.0）。*

主要用到的工具：

VS2013、Matlab2015b、CUDA7.5.18（官網(wǎng)下載：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）、DXSDK_Jun10.exe（視情況而定，CUDA、VS配置過程中有問題的話會用到，主要包含了幾個頭文件，我沒有用到，之前出現(xiàn)問題試了一下這個好行不行，重新裝了個CUDA解決的）、cudnn-7.0-win-x64-v4.0、matconvnet（官網(wǎng)：http://www.vlfeat.org/matconvnet/）。

CPU編譯

：VS2013+matlab2015b+ Matconvnet(添加文件及子文件夾到路徑) 兩個命令： mex –setup vl_compilenn 編譯完之后文件夾里面會出現(xiàn)mex文件夾，說明mex成功 ** 進入到example中的cifar里面，運行cnn_cifar.m 時間太長，所以沒有運行完，結(jié)果如下所示 頻率171Hz，超級慢。。。

GPU編譯：

在CPU的基礎(chǔ)上安裝CUDA 、cudnn-7.0-win-x64-v4.0 1、 建一個local文件夾，然后把cudnn放進去，再復(fù)制到matconvnet目錄下。 2、 把bin下的cudnn64_4.dll再復(fù)制到mex的文件夾下。這一點很重要，否則vl_compilenn即使編譯成功，運行時卻會出現(xiàn)Invalid 的vl_nnconv.mexw64，可是你一看明明有這個文件啊，并且cpu編譯時這個文件也是可以用的，為啥現(xiàn)在就不能了，就是你沒有做第二步。 3、 編譯： vl_compilenn(‘enableGpu’,true,’cudaRoot’,’C:/PRogram Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v7.5’,’cudaMethod’ ,’nvcc’,’enableCudnn’,’true’,’cudnnRoot’,’local/cudnn-rc4’) 4、 找到cnn_cifar后，然后修改opts.gpus，并運行cnn_cifar.m 運行結(jié)果： 基本上穩(wěn)定在25500Hz，簡直是質(zhì)的飛躍。