一、安裝（可見大神windows下編譯Matconvnet的方法(CPU和GPU)）

1.（本人）安裝matlab2015b、Visual Studio 2015

2.官網Home - MatConvNet下載matconvnet工具包，我的名字是matconvnet-1.0-beta25，然后解壓文件到 matconvnet-1.0-beta25中, 然后按照官網安裝需要的gcc，CUDA等

3.CUDA + cudnn（這兩個也可以沒有，CPU only）

4.編譯安裝

編譯前，Matlab應該已經綁定C++編譯器了。否則，會出錯。Windows下安裝Visual Studio即可，Linux下有自帶的GCC

先進行CPU版本的編譯。在Matlab中打開Matconvnet工具包，使得當前目錄窗口顯示Matconvnet文件夾里面的子目錄。

在Matlab中輸入mex -setup，綁定C++編譯器

輸入mex -setup C++

打開Matlab，將工作路徑切換到…/matconvnet-1.0-beta25

在Matlab中執行命令： addpath matlab。添加搜索路徑。

在Matlab中執行命令：vl_compilenn。編譯工具箱。

在Matlab中執行命令：vl_setupnn。設置工具箱。

至此，工具箱已經安裝完畢。

測試

在matlab中執行命令：vl_testnn。

由此完成CPU 下matconvnet的編譯。

編譯完之后會多了一個mex文件夾，在matlab文件夾下面。

這里的mex文件夾下就是以后要調用的程序，有

編譯完之后應該有除了cudnn64_4.dll外的mexw64文件，可以看出，這些文件主要是vl_conv，vl_imreadjpeg等。這些文件是由cuda C寫的，并不是由MATLAB語言寫的，格式是 xx.cu。然后通過mex將這些.cu文件編譯成可以由MATLAB調用的函數，也就是說mexw64就相當于MATLAB的函數文件xx.m一樣了。你可以看看MATLAB下面的vl_nnconv.m，可以看到文件里面全部都是注釋，這樣的話，調用時咋運行的啊。哈哈，原來要先編譯，編譯好了多了mex文件，調用時是調用mexw64文件啊。這里的cudnn64_4.dll是后面用gpu編譯時用到的。

matconvnet配置GPU

第一步：需要安裝cuda、VS2015，cuda默認路徑，注意cuda版本和GPU要匹配

cuda下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

第二步：下載cudnn，在matconvnet文件夾下建一個local文件夾，然后把cudnn放進去 （我改了文件名稱為cudnn-rc4）

第三步： 建一個local文件夾，然后把cudnn-rc4放進去，再復制到matconvnet目錄下。

第四步：把bin下的cudnn64_4.dll再復制到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，為啥現在就不能了，就是你沒有做第二步。

第五步：先看看vl_compilenn寫了啥，打開vl_compilenn.m，運行，等待編譯結束

在vl_compilenn中已經對opts的enableGpu等屬性進行了初始化。
這是稍微修改后的，這里改不改我這樣的都無所謂的，這是因為，你看看下面有vl_argparse(opts,varargin)，這個就是把外面的傳入的參數再對opts進行賦值。

第六步：復制以下code到matlab命令窗，更改相應路徑和文件夾名稱，運行，等待編譯結束。

vl_compilenn('enableGpu',true,'cudaRoot','C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v7.5','cudaMethod' ,'nvcc','enableCudnn','true','cudnnRoot','local/cudnn-rc4')

第七步：找到cnn_cifar后，然后修改opts.gpus。更改選項，opts.train.gpus= [1]; 表示用GPU，[ ] 表示用CPU，千萬別[0]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的编译后没有taget文件夹_matconvnet安装、编译、配置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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