matconvnet利用GPU训练——相关配置

• 硬件：
  惠普某服务器
  Tesla K40c

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• 系统
  Window Server2012 R2

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• 软件
  vs2015
  matlab2016B

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• 目的
  在 matconvnet框架下，配置GPU进行深度学习训练。
  版本 matconvnet-1.0-beta25

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之前装过一次的时间长了忘得差不多了，这次重新装，还比较顺利，看了好多帖子因为每个情况都不一样，可能坑也不一样，这次我用的cuda matconvnet版本都是目前最新的。下来就是流水帐了。

1 先装显卡（计算卡）驱动，我直接用360驱动一键装得，意外发现鲁大师跟360走了。

2 装matlab，发现装MATLAB2016a后，M文件双击后无法直接打开matlab编辑器（meditor），所以需要设置为.m文件默认打开方式

方法参考网页 —— [ 设置.m文件的默认打开方式 ]

3 装vs2015，尽量装高级的（专业版或企业版），不要装社区版。

4 下载matconvnet解压，安装cuda，配置对应cudnn，可以参考下面文章。

参考文章 —— [ MatConvNet 的CPU和GPU的安装配置 ]

代码块

根据文章配置好以后，混编编译时注意路径

vl_compilenn('enableGpu', true,              'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1', % 这里填写你的CUDA的安装路径，基本上是这个位置              'cudaMethod', 'nvcc',             'enableCudnn', 'true',             'cudnnRoot', 'local\cuda-v7');%这里填写你的cuDNN的路径   

运行后，报错。

if strcmp(arch, 'win64') && opts.enableCudnn  

两个变量左边是逻辑变量（1 或 0），右边返回变量是（true）
把 && 修改成 & 就可以了，如下：

if strcmp(arch, 'win64') & (opts.enableCudnn)

运行成功！