一文解决matlab配置和matconvnet可能遇到的所有问题

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编译vl_compilenn

 出现该问题使用DEBUG模式解决，牺牲部分性能

第179行：opts.debug            = true;

使用debug模式解决

2.接下来还会遇到如下问题：

d:matconvnetmatconvnet-1.0-beta25matlabsrcbitsdatamex.hpp(19): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “gpu/mxGPUArray.h”: No such file or directory

nvcc warning : The -std=c++11 flag is not supported with the configured host compiler. Flag will be ignored.

datamex.cu

错误使用 vl_compilenn>nvcc_compile (line 615)

Command "C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1binnvcc" -c -o "D:Matconvnetmatconvnet-1.0-beta25matlabmex.buildbitsdatamex.obj"

"D:Matconvnetmatconvnet-1.0-beta25matlabsrcbitsdatamex.cu" -DENABLE_GPU -DENABLE_DOUBLE -DENABLE_CUDNN -I"C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAinclude" -g -DDEBUG -D_FORCE_INLINES

--std=c++11 -I"D:Matlabexterninclude" -I"D:Matlabtoolboxdistcompgpuexterninclude" -gencode=arch=compute_75,code="sm_75,compute_75"  --compiler-options=/MD

--compiler-bindir="D:VisualStudioVCToolsMSVC14.16.27023binHostx64"  failed.

出错 vl_compilenn (line 487)

      nvcc_compile(opts, srcs{i}, objfile, flags) ;

问题原因：matlab版本太高的缘故，(MatlabDir)externinclude，此路径下不存在“gpu/mxGPUArray.h”,这个文件被移动到了 (MatlabDir)toolboxdistcompgpuexterninclude 路径下

解决方法：在 (MatlabDir)externinclude 路径下建一个“gpu”文件夹然后把(MatlabDir)toolboxdistcompgpuexternincludegpu下的mxGPUArray.h文件拷到所建gpu里即可

3.错误使用 mex

'D:Matconvnetmatconvnet-1.0-beta25matlabmexvl_nnconv.mexw64' 使用了 '-R2018a' 进行编译并与 '-R2017b' 链接在一起。 有关详细信息，请参阅 MEX 文件使用了一个 API 进行编译并与另一个 API 链接在一起。

出错 vl_compilenn>mex_link (line 627)

mex(args{:}) ;

出错 vl_compilenn (line 500)

  mex_link(opts, objs, flags.mex_dir, flags) ;

解决方法：

解决方案：修改vl_compilenn.m中第359行：

原代码：

flags.mexlink = {'-largeArrayDims','-lmwblas'} ;

改成：

flags.mexlink = {'-lmwblas'} ;

即可。

4.|| 和 && 运算符的操作数必须能够转换为逻辑标量值。

出错 vl_compilenn (line 507)

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

解决方法：

直接将上述代码行的“&&”修改成“&”

5.错误使用 copyfile

未找到匹配的文件。

出错 vl_compilenn (line 509)

  copyfile(fullfile(opts.cudnnRoot, 'bin', '*.dll'), flags.mex_dir);

解决方法：

 vl_compilenn('enableGpu',true,'cudaRoot','C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1','cudaMethod' ,'nvcc','enableCudnn','true','cudnnRoot','C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1')

全部使用绝对路径，写到文件夹下

vl_compilenn('enableGpu', true, ...

　　　　　　'cudaRoot', ' D:Program FilesMATLABCUDA9.1（你的CUDA路径）', ...

　　　　　　'cudaMethod', 'nvcc',...

　　　　　　'enableCudnn', true, ...

　　　　　　'cudnnRoot', ' D:Program FilesMATLABmatconvnetlocalcudnn-9.1（你的CUDNN全路径）');

接下来就运行成功了！

最后

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