centos 安装 MatConvNet （gpu）

1. 安装准备

matlab2017a ，参考：《centos 安装matlab2017a(无root权限)》
GCC 4.8(支持c++11) 键入：sudo yum install gcc gcc-c++ （建议sudo装）
至少CUDA 7.5，（本人选择cuda8.0）
CuDNN v4 （与cuda8对应，选择cudnn v5.0）
LibJPEG 键入：sudo yum install libjpeg-turbo-devel （建议sudo装）

注意：直接使用以上命令安装Libjpeg可能会出现找不到"jpeglib.h"的错误，这时需要运行：

sudo yum -y install libjpeg*

这时可以检查如下目录，确认文件存在即可。

首先需要下载matconvenet，然后打开matlab进入到matconvnet-1.0-beta25/matlab
目录下，即vl_compilenn的目录下。

2. 开始安装

1). 先设置mex ，即：

 mex -setup mex -setup C++

结果：

>> mex -setup
MEX configured to use 'gcc' for C language compilation.
Warning: The MATLAB C and Fortran API has changed to support MATLABvariables with more than 2^32-1 elements. You will be requiredto update your code to utilize the new API.You can find more information about this at:http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html.To choose a different language, select one from the following:mex -setup C++ mex -setup FORTRAN
MEX configured to use 'g++' for C++ language compilation.
Warning: The MATLAB C and Fortran API has changed to support MATLABvariables with more than 2^32-1 elements. You will be requiredto update your code to utilize the new API.You can find more information about this at:http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html.
>>

2).设置gpu支持

为了增加gpu加速，你需要NVIDIA GPU，且运算能力在2.0以上

你也可以使用 gpuDevice在matlab中查找合适的cuda版本

显然我的是cuda8.0.

3).如果只装了一个cuda，且匹配matlab的版本，此时可以运行如下命令编译：

 vl_compilenn('enableGpu', true)

但如果装了好几个cuda，此时需要指定cuda的位置，即：

vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaRoot', '/Developer/NVIDIA/CUDA-8.0')

4).编译cuDNN支持

一般编译：

> vl_compilenn

使用CUDA编译：

vl_compilenn('enableGpu', true)

使用cudnn编译（路径名需要根据实际情况设置）：

vl_compilenn('enableGpu', true, ...'cudaMethod', 'nvcc', ...'cudaRoot', '/usr/local/cuda/', ...'enableCudnn', true, ...'cudnnRoot', '/usr/local/cuda')

注意：以上命令进入matlab中执行。需要先进入matlab目录下，然后执行vl_compilenn。