深度学习架构MatConvNet在Windows下的安装编译

运行环境：MATLAB R2014a，Windows 7 64位，GPU GeForce 980Ti，CUDA v7.5，cuDnn v5.1，并安装了Visual Studio 2010用于MATLAB的mex文件编译。

1. 下载MatConvNet，解压到任意的文件夹中。

2. 将MATLAB的工作路径定位到'MatConvNet'文件夹。

3. 在MATLAB命令窗中添加路径：addpath matlab。

4. 在MATLAB命令窗中输入：vl_compilenn，进行CPU版的编译。

5. 编译完成后，'MatConvNet'文件夹会多出一个'mex'文件夹，在MATLAB命令窗中输入：vl_testnn，测试编译过的程序，如果命令窗中显示0个failed，即编译成功。

6. 接下来进行GPU版的编译，在'MatConvNet'文件夹下新建一个'local'文件夹，把下载的cuDnn库放进去，例如我下载的是与CUDA v7.5配套的cuDnn-v5.1-rc压缩文件，解压后将文件夹命名为'cudnn-rc5.1'，然后将这个文件夹复制到之前的'local'文件夹中，并将'cudnn-rc5.1/bin'中的文件'cudnn64_5.dll'复制到文件夹'MatConvNet/matlab/mex'中，在MATLAB命令窗中输入：vl_compilenn('enableGpu',true,'cudaRoot','C:\Program
Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5','cudaMethod','nvcc','enableCudnn',true,'cudnnRoot','local/cudnn-rc5.1')，

等编译完后，在MATLAB命令窗中输入：vl_testnn('gpu',true)，测试编译程序，如果命令窗中显示0个failed，则编译成功。