"Windows上在Matlab中编译MatConvNet以支持GPU的步骤"
在Windows操作系统上使用MatConvNet,并且需要它支持GPU运算时,需要进行一系列的配置和编译工作。MatConvNet是一个用于深度学习的开源MATLAB工具箱,它允许用户在CPU或GPU上执行卷积神经网络(CNN)的训练和推理。以下是详细编译过程的步骤:
1. **下载和解压MatConvNet**: 首先,你需要从官方或者可靠的源下载MatConvNet的源代码,并将其解压缩到一个文件夹,我们将这个文件夹命名为 `<MatConvNet>`。
2. **环境准备**: 确保你的计算机上已经安装了必要的软件,包括MATLAB 2015a、Visual Studio 2013以及CUDA 7.0。这些软件是编译MatConvNet GPU版本所必需的。
3. **添加系统路径**: 为了使编译顺利进行,需要将`D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin` 添加到系统的PATH环境变量中。这可以通过系统设置完成,或者在命令行窗口中使用`setx`命令永久添加。
4. **启动MATLAB**: 打开MATLAB 2015a,然后切换到MatConvNet的根目录,可以通过在MATLAB命令窗口输入 `cd <MatConvNet>` 来实现。
5. **编译基本版本**: 在MATLAB命令窗口输入 `addpath matlab` 以添加必要的路径,然后输入 `vl_compilenn` 开始编译MatConvNet的基本版本。这个过程可能需要一些时间。
6. **编译GPU版本**: 若要启用GPU支持,输入以下命令:
```
addpath matlab
vl_compilenn('enableGpu', true,
'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0',
'cudaMethod', 'nvcc')
```
这条命令告诉编译器使用GPU功能,并指定了CUDA安装的位置。
7. **验证编译结果**: 编译完成后,运行 `matlab/xtest/vl_test_nnlayers(1)` 来测试GPU支持是否正常工作。如果一切顺利,测试应该能够通过,表示GPU支持已经成功编译。
8. **遇到的问题**: 有一个值得注意的现象是,某些特定型号的GPU(如GTX980和GTX970)可能会在卷积操作时出现错误,而其他如GTX660等型号的GPU则没有问题。这个问题可能与GPU的架构有关,可能是Maxwell架构的指令集与Kepler架构不兼容导致的。然而,这超出了编译MatConvNet的基本范围,需要进一步的研究和调试来解决。
以上就是在Windows上编译MatConvNet以支持GPU的详细过程。请确保每个步骤都按照说明进行,以确保编译的成功。在实际操作过程中,可能还需要根据个人的系统环境进行相应的调整。