Matlab深度学习环境配置问题初探

1. 运行环境

（i）操作系统：Windows 7
（ii）CUDA版本：cuda_10.2.89_441.22_windows，可在NVIDIA官网下载
（iii）cudnn版本：cudnn-8.0-windows7-x64-v5.0-ga，可在NVIDIA官网下载
（iv）Matlab版本：MATLAB R2016b
（v）工具箱版本：matconvnet-1.0-beta24，可在网址http://www.vlfeat.org/matconvnet/download/下载

2. 配置流程

（i）CUDA的安装流程按照默认选项执行即可
（ii）在CUDA的安装路径（NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0）放入cudnn文件夹包含的bin、include、lib等（与已有文件夹合并）
（iii）在matconvnet文件夹下新建文件夹local，将cudnn文件夹内的bin、include、lib放入local文件夹
（iv）启动Matlab软件，在matconvnet/matlab路径下重新进行CPU和GPU编译
（v）对于CPU编译而言，在命令行依次输入mex -setup和vl_compilenn两个命令即可，编译成功之后会在matlab文件夹内生成mex文件夹，以供程序调用
（vi）对于GPU编译而言，先将local/bin文件夹内的cudnn64_5.dll复制到上一步生成的mex文件夹，再在命令行输入vl_compilenn命令进行编译，具体命令应为：

vl_compilenn('enableGpu','true','cudaRoot','C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2','cudaMethod' ,'nvcc','enableCudnn','true','cudnnRoot','local')

如果CUDA不是按照默认路径安装，将代码中“C:/Program Files”字段替换为实际路径即可

至此配置完成，可以利用Matlab运行深度学习算法的实现程序啦！

3. 参考资料

（i）CUDA安装教程：https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10939319.html
（ii）matconvnet编译：https://blog.csdn.net/hungryof/article/details/50788722