最近因为目标跟踪实验需要得安装MatConvNet，由于已经是2019年了大家的软件版本肯定不可能是像官网要求的那样，所以安装自然而然就会碰到很多问题。在这一过程中我参考了网上很多博主的经验，有些确实帮到了我，但有些真的就是把我引到了更大的坑里（说的就是那个“翻译成人话”、全篇飘着绿色字体的帖子）
这一过程实在是痛苦且漫长，今天终于靠自己看代码把问题都解决了，于是想记录一下，帮助后来的同学们。
几个重要的点：
1. 安装MatConvNet必须使用MSVC，MingW不行的。
2. 安装因为需要使用mex，所以必须使用比MATLAB版本低的Visual Studio。我一开始用的2019，后来实在没办法，卸了换2015
3. CUDA版本如果不是MATLAB官方支持的对应版本的话，不必卸了重装，因为Visual Stuidio说到底只是个IDE，卸了重装代价不大，CUDA卸了重装意味着所有依赖它的东西都得重装了，比如torch这些的。
4. 网上那些帖子，不知道博主怎么想的，非要在MATLAB命令行中输那么长的指令，实际上完全就可以改代码里的默认参数啊！！！！这样直接输vl_compilenn就行了，试错起来方便很多。
建议您继续往下阅读前试试这行命令，如果还不行再继续看：
vl_compilenn('enableImreadJpeg', true, 'enableGpu', true, 'cudaRoot', '你的CUDA目录','cudaMethod', 'nvcc', 'enableCudnn', true, 'cudnnRoot','如果你照着nvidia官网复制好了文件，这边可以也填CUDA根目录（别填local那个）','Debug','true')
好，下面开始说碰到的错误。
1. mex配置错误
这个不多说，换老版本Visual Studio后重启就行。Visual Studio版本建议比MATLAB低一年，比如MATLAB2016的话就换成Visual Studio 2015，安装默认的组件就行（但必须得有Windows SDK）。
2. 提示nvcc fatal : '-DNDEBUG': expected a number
打开Debug模式就行。具体操作，改vl_compilenn第179行为“opts.debug = true;”
3. 提示nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
这个憨批错误搞了我一天，网上那些帖子基本没靠谱的，有一个说直接改cudaArch的其实是挺靠谱的了，但他改错了位置。
要解决这个错误，首先MATLAB命令行运行gpuDecive
然后你会看到输出有一行告诉你算力的，我的是“5.2”，那么我就需要这么一行神奇的代码
'-gencode=arch=compute_52,code=\"sm_52,compute_52\" '
如果你是6.0就把上面的52改成60
然后！！！改默认参数！！！！最关键的一步！！！！
vl_compilenn第182行改成opts.cudaArch = ['-gencode=arch=compute_52,code=\"sm_52,compute_52\" '] ;
然后这一行下面也把这个神奇代码加进去！！！！
当然，运行的时候就不能再输这个参数了，要不然你设置的参数就会被覆盖掉。
4. 其他问题
直接复制，上百度搜都有。记得经常重启。
祝你们安装成功。祝大家早日摆脱matlab。