介绍
MatConvNet是一个实现卷积神经网络（CNN）的MATLAB工具箱，用于计算机视觉应用。 用这个工具箱，能很方便地在MATLAB中用GPU来进行训练。
要求
足够新的MATLAB版本（R2015b或更高版本）和一个支持C ++ 11的编译器（Visual Studio 2015，GCC 4.8，Xcode 7.3.1或更高版本）。 对于GPU计算，至少需要CUDA 7.5以及CuDNN v4（可选）或更新版本。
本次安装在如下实验环境中通过。
环境：
MATLAB2018a
Visual Studio 2015
matconvnet-1.0-beta25
安装
1.下载工具箱
首先下载MatConvNet，并解压到你希望的文件夹，暂且称这个文件夹为<MatConvNet>
2.编译库
1)CPU版本编译
- 打开MATLAB，在命令行输入
mex -setup
mex -setup C++>>> mex -setup C++
MEX 配置为使用 ‘Microsoft Visual C++ 2015’ 以进行 C++ 语言编译。
警告: MATLAB C 和 Fortran API 已更改，现可支持
包含 2^32-1 个以上元素的 MATLAB 变量。您需要
更新代码以利用新的 API。
您可以在以下网址找到更多的相关信息:
https://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html。
- 打开MATLAB，
cd到你解压的那个matconvnet目录<MatConvNet>，输入下面3行
cd F:\hiudawn\matlab\matconvnet-1.0-beta25
addpath matlab
vl_compilenn>>> vl_compilenn
警告: CL.EXE not found in PATH. Trying to guess out of mex setup.
> In vl_compilenn>check_clpath (line 650)
In vl_compilenn (line 426)
用于 x64 的 Microsoft (R) C/C++ 优化编译器 19.00.23026 版
版权所有(C) Microsoft Corporation。保留所有权利。用法: cl [ 选项… ] 文件名… [ /link 链接选项… ]
Location of cl.exe (C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC..\VC\bin\amd64) successfully added to your PATH.
使用 ‘Microsoft Visual C++ 2015’ 编译。
MEX 已成功完成。
…
若干行一样的内容
…
使用 ‘Microsoft Visual C++ 2015 (C)’ 编译。
MEX 已成功完成。
到此CPU版本的就已经编译完成，在MATLAB命令行输入如下命令可以测试
vl_testnn3)GPU版本编译
- 首先你的GPU运算能力要有2.0以上，之后CUDA版本要满足下表
| MATLAB | CUDA toolkit |
|---|---|
| R2017a | 8.0 |
| R2016b | 7.5 |
| R2016a | 7.5 |
| R2015b | 7.0 |
你要是不知道该用哪个版本CUDA，输入下面命令，有人会告诉你
gpuDevice- 接下来，假设你只有唯一的CUDA且匹配你的MATLAB版本
直接运行如下命令
vl_compilenn('enableGpu', true)- 如果你有很多CUDA，可以通过下面命令选择一个
vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaRoot', 'yourpath/NVIDIA/CUDA-n.0')- 安装完试一下
vl_testnn('gpu', true)如果可以就成功了
3)cuDNN support
上面其实已经可以暂时使用了，这里我没GPU没法继续安装。
3.开启你的MATLAB
输入：
run <MatConvNet>/matlab/vl_setupnn测试CPU：
vl_testnn测试GPU：
vl_testnn('gpu', true)总结
安装不成功请自己参考官网