CNN简单理解 and matlab2016a+vs2015+CUDA+Matconvnet环境配置流程
一、CNN理解
CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。
1、检测图像中的垂直边缘，如下图1所示：
图1 垂直边缘检测
当卷积核为以下则为水平边缘检测：
由6-3+1=4
可推知n-f+1=t
2、padding（卷积基本操作），如下图2所示：
图2 padding示例
加了padding的卷积又叫same卷积，因为输入和输出是同样大小，一般情况下padding填充为0。
此时n+2p-f+1=t(or n)，此时p=(f-1)/2
因此一般f（卷积核）为奇数，目的有两个：1防止不对称填充2卷积核有中心像素点，便于指出过滤器位置。
3、卷积步长，如下图3所示：
图3 卷积步长
上图步长为2，卷积核一次移动2个距离。
由上可知：(n+2p-f)/s+1=t（当不是整数时，向下取整）
4、卷积中“卷”的体现之处，如下图4所示：
图4 卷积的直观表现
上图为垂直边界的过滤器，但是只是对红色通道起作用。
5、卷积神经网络结构，如下图5所示：
图5 简单卷积神经网络结构
由上图，可知卷积神经网络通常有三层，卷积层（conv），池化层（pool），全连接层（FC）。通常情况下，卷积层和池化层交替出现，常把二者作为一层来表示。卷积层参数较少，池化层无参数，全连接层参数最多。
6、池化层的原理和作用，如下图6所示：
图6 池化原理图
上图用到是最大池化，即颜色相同区域取最大值，除此之外还有平均池化（颜色相同区域取平均值）。可以把这4*4区域看作是某种特征的集合，也就是神经网络中某一层的反激活值集合，数字大意味着可能提取了某些特定特征，最大池化的功能就是要在任何一个象限内提取到某个特征。大部分情况下，最大池化很少用到padding，池化过程没有需要学习的参数（即超级参数都是人为提前设定），当执行反向传播时，没有参数适用于最大池化。
7、经典的卷积神经网络
LeNet-5
AlexNet
VGG/VGG-16
ResNet
Iception
二、代码实现及运行环境搭建的体会
一、起初在win8.1安装了matlab2011a+vs2008，由于Matconvnet要求vs2015编译器，因此就放弃在win8.1尝试，
二、考虑到以下两点：
1、程序需要在CUDA【CUDA（ComputeUnified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。】下利用GPU运算【利用CPU也可以计算不过速度较慢】
2、CNN需要在海量数据集下进行训练，对计算机硬件要求较高，显卡和内存，以及发热问题，时间效率问题
综上两点选择在服务器上进行环境配置。然而matlab2015a找不到vs2015编译器，几番尝试未果，放弃在服务器上配置的想法（原因：服务器操作系统版本太低，并且没有独显）
三、转到win10操作系统重新配置，环境配置圆满成功。具体配置流程如下【安装所需的matlab2016a（包括激活文件）+vs2015+CUDA+cudnn文件+Matconvnet（下载链接：http://www.vlfeat.org/matconvnet/）】：
（1）CPU环境下运行配置流程：
1、安装顺序很重要，先安装matlab2016a，后安装vs2015。为方便查找，提前在program files（表示64位程序文件路径，如果后面加有x86则为32位程序文件路径）建立相关软件的文件夹。
2、matlab激活见https://blog.csdn.net/u012313335/article/details/73733651
3、matlab命令框内输入以下代码：
mex –setup %绑定C++编译器，效果如下图
如果有多种编译器可选，选择VS2015编译器。接着进行第4步。
如果出错了，打开vs2015测试一下，看是否可以编译一条简单的C++代码【eg：输出hello world】。如果不可以编译C++代码，则在vs2015内更新下载所需要的C++开发环境。如果是其他错误，则卸载vs2015，重启电脑后，重新装vs2015，然后回到第3步，直到matlab2016a能够找到vs2015编译器为止，进行第4步。
4、将matlab工作路径切换到matconvnet所在文件夹，并执行命令： addpathmatlab，添加搜索路径。
cd F:\Documents\Desktop\DnCNN_TrainingCodes_v1.1\matconvnet
addpath matlab
5、在Matlab中执行命令：vl_compilenn。编译工具箱。
vl_compilenn
6、在Matlab中执行命令：vl_setupnn。设置工具箱。
特别说明：以上3—6步为编译安装环节。
7、测试。在命令行窗口输入vl_testnn命令，测试非GPU模式，结果如下：
（2）、GPU环境下运行配置流程：
1、安装cuda，正常安装即可，没有特殊的要求，这里建议安装到默认路径，不要改变，防止之后填写环境变量的时候出现差错。
2、设置环境变量：安装完毕后，在计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_1两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：如果是默认的CUDA安装路径，添加的路径分别是下面这样的：
变量名：CUDA_SDK_BIN_PATH
路径：G:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDA Samples\v9.1\bin\win64
变量名：CUDA_SDK_LIB_PATH
路径：G:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDA Samples\v9.1\common\lib\x64
然后，在系统变量 PATH 的末尾添加：
C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64；
C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v9.1\bin；
C:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDA Samples\v9.1\common\lib\x64；
C:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDA Samples\v9.1\bin\win64；
并不清楚时哪些环境变量起作用，为了不出错误建议都配置上。
3、在matconvnet-1.0-beta25（建议重命名文件夹改为matconvnet）中建一个local文件夹（与example和matlab等同一”级别”），然后把下载的cudnn放进去，如下图所示：
4、把cudnn中bin文件夹下的cudnn64_7.dll放入matconvnet文件夹中。 （不同的cudnn版本不一样，我的是cudnn9.1）
5、把cudnn中的bin,lib/x64,include中的文件分别拷贝至G:\ProgramFiles\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v9.1中的bin,lib/x64,include三个子目录下。（这里的路径对应cuda的安装路径）
6、将nvcc路径加入环境变量中：
MW_NVCC_PATH
G:\ProgramFiles\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v9.1\bin\nvcc.exe
7、重新编译vl_compilenn程序
vl_compilenn('enableGpu',true,'cudaRoot','G:/Program Files/NVIDIAGPU Computing Toolkit/CUDA/v9.1','cudaMethod','nvcc','enableCudnn',true,'cudnnRoot','local/cudnn')
这是因为1.25版本的MatConvNet中的vl_compilenn.m文件中在506行增加了这样的判断：
ifstrcmp(arch, 'win64') && opts.enableCudnn
要求&&符号前后都是逻辑值
所以在运行vl_compilenn函数中'enableCudnn'后面要跟true，而不是跟'true'
8、测试GPU编译，在命令行窗口输入vl_testnn('gpu',true)
由于电脑（神船~）在GPU测试期间起热严重，运行了几次结果都是中途关机，不过通过观察可以得到已经安装成功。