微软官方caffe之 matlab接口配置

前言

按照微软的官方地址配置可能会出现一个问题caffe_.mexw64找不到引用模块问题，或者在matlab里面压根找不到caffe_这个函数，下面会提到这两个问题。还是按照步骤来吧

【PS1】有GPU同样按照下述步骤，进行即可

【PS2】文章在matlab2013a、matlab2014a、matlab2015b中配置成功，但是在高版本或者更低版本情况下可能会出现问题

第一步

修改配置文件，使之支持matlab接口，修改两个地方，第一个是matlabsupport，第二个是matlabdir也就是你的matlab安装目录(对matlab桌面图标右键属性查看)：

【PS】最近Microsoft 的github貌似更新了matcaffe中的caffe_.cpp文件，第十六行添加了对gpu/mxGPUArray.h的引用，可以在此步骤的IncludePath中添加MatlabDir，如下所示：

    
        C:\Program Files\MATLAB\R2013a
        $(MatlabDir)\extern\lib\win64\microsoft;$(LibraryPath)
        $(MatlabDir)\extern\include;$(MatlabDir);$(IncludePath)
    

然后修改matcaffe中的第十六行#include"gpu/mxGPUArray.h"中修改为

#include

第二步

编译caffe文件夹里面的Windows里面的caffe.sln工程里面的matcaffe一项

【注】此时先选择release选项吧，别用debug了

第三步

使用release编译以后，在\Build\x64\Release下会生成一个matcaffe文件夹，重点要有下面画框的文件。

第四步

【此步是按照微软官方配置方法】这一步不会安装成功，不想看到这种出错情况不要直接跳入第五步，先通读一下第四步，然后除了路径和环境变量不用加，其余的该拷贝还是得拷贝~~~

首先将上一步生成的matcaffe加入matlab的路径中，直接在setpath里面设置

然后将release（如果你的caffe.sln是在Debug下生成的，就把Release换成Debug）加入系统变量path【手动copy进去就行了，我这里没加，因为我测试了一下貌似没啥效果，你们可以试试可以成功不】

【更新日志】在2016.10.18编译matlab2015b的接口，发现这一步还是必须的，详细看第六步。

最后运行这个demo

遇到的就是我说的找不到caffe_的问题了

接下来我把这个\Build\x64\Release\matcaffe\+caffe\private这个文件夹里面的东西全都拷贝到\matlab\+caffe\private覆盖，然后遇到下面问题

第五步

暴力解决它，把\Build\x64\Debug下的所有的链接文件也就是dll文件也拷贝到这个文件夹去，原文件在这里

拷贝到\matlab\+caffe\private以后是这样

【更新日志】在2016.10.18试了一下matlab 2015b，结果还是出现了

Invalid MEX-file 'E:\caffe-2015b\caffe-windows\matlab\+caffe\private\caffe_.mexw64': 找不到指
定的程序。

出错 caffe.set_mode_cpu (line 5)
caffe_('set_mode_cpu');

出错 classification_demo (line 70)
  caffe.set_mode_cpu();

然后试了许久才发现，还是需要在第四步中加入对应的matcaffe根目录，比如我在编译matlab2015b的caffe接口的时候使用了Debug模式（即生成的matcaffe存在于Debug目录下），那么我在环境变量中还是得添加E:\caffe-2015b\caffe-windows\Build\x64\Debug;，然后才解决了这个问题，比较奇怪的是，竟然在matlab2013a和matlab2015b下都能使用matlab/demo/classification.m了。不过解决了就是好事嘛~~

第六步

下载一下model文件放到caffe-master\models\bvlc_reference_caffenet文件夹下

下载地址  链接：http://pan.baidu.com/s/1geUv01l 密码：yp9p

标签文件如下

synset_words.txt地址：

链接：http://pan.baidu.com/s/1c24ty6W 密码：3z7y

测试一下效果，建立一个test.m测试文件，路径如下【忽视readlabel，我自己写的读文件，最后放到test.m里面了】

【最好在matlab里面加一下路径】

代码如下：

%参考http://www.aichengxu.com/view/2422137
clear
clc

im = imread('../../examples/images/cat.jpg');%读取图片
figure;imshow(im);%显示图片
[scores, maxlabel] = classification_demo(im, 0);%获取得分第二个参数0为CPU，1为GPU
maxlabel %查看最大标签是谁
figure;plot(scores);%画出得分情况
axis([0, 999, -0.1, 0.5]);%坐标轴范围
grid on %有网格

fid = fopen('synset_words.txt', 'r');
i=0;
while ~feof(fid)
    i=i+1;
    lin = fgetl(fid);
    lin = strtrim(lin);
    if(i==maxlabel)
        fprintf('the label of %d is %s\n',i,lin)
        break
    end
end

运行之，效果