（1）MatConvnet配置

1.下载MatConvNet，MatConvNet是牛津大学视觉组深度学习的工具

2.下载完后，解压，移到某处，打开matlab，进入到matconvnet-1.0-beta23目录下。

3.在matlab命令窗下输入以下命令进行mex编译：

addpath matlabvl_compilenn

结果：

vl_compilenn:   CUDA: MEX config file: 'D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex\win64\mex_CUDA_win64.xml'使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。使用 'Microsoft Visual C++ 2013 Professional (C)' 编译。MEX 已成功完成。

4.在matconvnet-1.0-beta23\matlab文件夹下多出几个文件夹，其中最重要的是mex，mex文件夹里有编译完成的mex文件vl_imreadjpeg.mexw64,vl_nnconv.mexw64,vl_nnnormalize.mexw64,vl_nnpool.mexw64说明编译成功。

截图：

更新于2016年12月17日：
因为CPU太慢了，要想做大量的数据训练，有必要装GPU。先在尝试配置GPU的流程。在网上找到一篇相关的配置教程，windows下编译Matconvnet的方法(CPU和GPU)Windows第七城市 然后出现了和作者开始一样的问题，

出现了compute_21错误。然后应该是我的显卡既不支持cuda7.5，也不能支持cuda7.0，搞了两次显卡有点崩溃。。然后下载了cuda5.5，准备有必要的时候再搞。如果大家用的是比较好的设备，按照链接中的方法配置一般都不会出现问题。

更新与2016年12月22日 15:36
首先是看了官网的一个说明，

我用的是matlab2014a，所以cuda支持到5.5.
然后我下载了cuda5.5,结果5.5版本的cuda可能是版本太落后的，用不了。总得来说，还是硬件好一点比较方便啊···
没办法只能换新版matlab了，然后我安装了最新版本的matlab2016b（有需要的可以私信我）。

安装完成之后，首先还是编译cpu版本，然后按照上文中所给链接方法加入cudnn编译：
结果是：

于是我想起之前用caffe的时候我的显卡是不支持cudnn三倍加速的，所以我把cudnn的编译部分屏蔽掉了。
方法：新建脚本文件compile.m，内容如下：

addpath matlabvl_compilenn('enableGpu', true, ...'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.5', ...'cudaMethod', 'nvcc');%,...% 'enableCudnn', 'true',...% 'cudnnRoot','E:\MachineLearning\DeepLearning\CuDNN\CUDNNv4') ;

注释：写入自己的cuda版本路径，如果安装有cudnn，后面不必屏蔽。
运行，编译成功。