MatConvNet: CNNs for MATLAB
MatConvNet: CNNs for MATLAB（最齐全的深度学习工具包，不过对电脑配置要求很高了）http://www.vlfeat.org/matconvnet/
Quick start
http://www.vlfeat.org/matconvnet/quick/
MATLAB官方帮助：CNN卷积神经网络
https://cn.mathworks.com/search/ ... D=entire_site&q=cnn
deep learning 学习平台
https://cn.mathworks.com/search/ ... ite&q=deep+learning
最齐全的分类数据库：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/
应用于迁移学习平台的训练样本以及对应的训练样本
http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/数据包如下：
Parent Directory -
imagenet-caffe-alex.mat 21-Nov-2015 11:29234M
imagenet-caffe-ref.mat21-Nov-2015 11:29234M
imagenet-googlenet-d..> 21-Nov-2015 11:29 52M
imagenet-vgg-f.mat 21-Nov-2015 11:29233M
imagenet-vgg-m-1024.mat 21-Nov-2015 11:29334M
imagenet-vgg-m-128.mat21-Nov-2015 11:29317M
imagenet-vgg-m-2048.mat 21-Nov-2015 11:29354M
imagenet-vgg-m.mat 21-Nov-2015 11:29394M
imagenet-vgg-s.mat 21-Nov-2015 11:29394M
imagenet-vgg-verydee..> 21-Nov-2015 11:29529M
imagenet-vgg-verydee..> 21-Nov-2015 11:30549M
pascal-fcn16s-dag.mat 21-Nov-2015 11:30514M
pascal-fcn32s-dag.mat 21-Nov-2015 11:30519M
pascal-fcn8s-dag.mat 21-Nov-2015 11:30513M
pascal-fcn8s-tvg-dag..> 21-Nov-2015 11:30513M
vgg-face.mat 21-Nov-2015 11:301.0G
fast-rcnn-caffenet-pascal07-dagnn.mat：http://pan.baidu.com/s/1i4S4jxN
vgg-face.mat：http://pan.baidu.com/s/1nvK4KEP
imagenet-caffe-alex.mat：http://pan.baidu.com/s/1dFGHqNJ
fast-rcnn-vgg16-pascal07-dagnn.mat：http://pan.baidu.com/s/1i5qkNoL
imagenet-caffe-ref.mat：http://pan.baidu.com/s/1c2iT0be
MatConvNet: CNNs for MATLAB 【matconvnet-1.0-beta25】
安装环境：MATLAB2016b、win64、VS2017、cuda10.1
CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
nvidia驱动程序：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
cudnn驱动下载：https://developer.nvidia.com/cudnn
CUDADevice (具有属性):
Name: 'GeForce GTX 1070 Ti'
Index: 1
ComputeCapability: '6.1'
SupportsDouble: 1
DriverVersion: 10.1000
ToolkitVersion: 7.5000
MaxThreadsPerBlock: 1024
MaxShmemPerBlock: 49152
MaxThreadBlockSize:
MaxGridSize:
SIMDWidth: 32
TotalMemory: 8.5899e+09
AvailableMemory: 7.0018e+09
MultiprocessorCount: 19
ClockRateKHz: 1683000
ComputeMode: 'Default'
GPUOverlapsTransfers: 1
KernelExecutionTimeout: 1
CanMapHostMemory: 1
DeviceSupported: 1
DeviceSelected: 1
第一步：>> vl_setupnn
>> vl_compilenn错误使用 vl_compilenn>check_compability (line 535)
Unsupported VS C++ compiler, ver >=14.0 required (VS 2015).
出错 vl_compilenn (line 197)
check_compability(arch);
第二步：第一步错误，那么就try一下 mex -setup
>> mex -setup
错误使用 mex
未找到支持的编译器或 SDK。您可以安装免费提供的 MinGW-w64 C/C++ 编译器；请参阅安装 MinGW-w64 编译器。有关更多选项，请
访问 http://www.mathworks.com/support/compilers/R2016b/win64.html。
解决方法：
下载http://tdm-gcc.tdragon.net/download
» tdm64-gcc-5.1.0-2.exe
45.8 MB · GCC 5.1.0
Bundle installer for the TDM64 MinGW-w64 edition. Includes C, C++, and OpenMP support, SEH/SJLJ exception handling, other GNU toolchain programs (binutils), Windows API libraries (mingw-w64), GNU make (mingw32-make), and the 64-bit GNU debugger (GDB).右键计算机选择属性——高级系统设置——高级——环境变量，选系统变量下的“新建”，变量名写“MW_MINGW64_LOC”，变量值写之前安装TDM-GCC时的安装目录，我的放在C盘了，所以就是“C:\TDM-GCC-64”，点击确定。
我下载好的编译器：链接：https://pan.baidu.com/s/1NAHv9StJhSrh4Ms9LC2QZw提取码：pvf6
安装好后，添加上面的环境变量；重启matlab 2016b。
>> mex -setup
MEX 配置为使用 'MinGW64 Compiler (C)' 以进行 C 语言编译。
警告: MATLAB C 和 Fortran API 已更改，现可支持
包含 2^32-1 个以上元素的 MATLAB 变量。不久以后，
您需要更新代码以利用
新的 API。您可以在以下网址找到相关详细信息:
http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html。
要选择不同的语言，请从以下选项中选择一种命令:
mex -setup C++
mex -setup FORTRAN
MEX 配置为使用 'MinGW64 Compiler (C++)' 以进行 C++ 语言编译。
警告: MATLAB C 和 Fortran API 已更改，现可支持
包含 2^32-1 个以上元素的 MATLAB 变量。不久以后，
您需要更新代码以利用
新的 API。您可以在以下网址找到相关详细信息:
http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html。
>> （2）第二种策略，不用安装MinGW-w64 C/C++ 编译器，
当然也可以采用VS2017直接来进行mex，具体需要准备两个文件：msvc2017.xml、msvcpp2017.xmlmsvc2017.xml、msvcpp2017.xml可以百度网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1UnbwIbpLhBaduPXpFCe6bg提取码：8v6b
msvc2017.xml、msvcpp2017.xml放到matlab 2016b安装目录下：D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mexopts
采用如下代码：clc,clear,close all
root = vl_rootnn() ;
addpath(fullfile(root, 'matlab')) ;
addpath(fullfile(root, 'matlab', 'mex')) ;
addpath(fullfile(root, 'matlab', 'simplenn')) ;
addpath(fullfile(root, 'matlab', 'xtest')) ;
addpath(fullfile(root, 'examples')) ;
if ~exist('gather')
warning('The MATLAB Parallel Toolbox does not seem to be installed. Activating compatibility functions.') ;
addpath(fullfile(root, 'matlab', 'compatibility', 'parallel')) ;
end
if numel(dir(fullfile(root, 'matlab', 'mex', 'vl_nnconv.mex*'))) == 0
warning('MatConvNet is not compiled. Consider running `vl_compilenn`.');
end
%%
try
% make ENABLE_GPU=y ARCH=win64 MATLABROOT=D:\Program Files\MATLAB\R2016b CUDAROOT=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
% vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1')
% vl_compilenn('enableGpu', true, ...
% 'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1', ...
% 'cudaMethod', 'nvcc')
vl_compilenn('enableGpu', true, ...
'Debug', true, ...
'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1', ...
'cudaMethod', 'nvcc')
catch
end
%%
rmpath(fullfile(root, 'matlab')) ;
rmpath(fullfile(root, 'matlab', 'mex')) ;
rmpath(fullfile(root, 'matlab', 'simplenn')) ;
rmpath(fullfile(root, 'matlab', 'xtest')) ;
rmpath(fullfile(root, 'examples')) ;编译通过。
再次运行：>> vl_setupnn
>> vl_compilennOK！
关于编译出错：
'cl.exe' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
或批处理文件。
错误使用 vl_compilenn>check_clpath (line 656)
Unable to find cl.execl.exe找不到，我的VS安装到C盘，在C盘，直接搜索cl.exe：
可参考：https://stackoverflow.com/questi ... or-cl-exe-not-found（链接说道：cl.exe is a C++ compiler.）
找到VS2017的安装路径：D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Professional\SDK\ScopeCppSDK\VC\bin找到cl.exe，复制到路径：D:\2-LearningCode\990-AI-MATLAB\matconvnet-1.0-beta25\matconvnet-1.0-beta25\matlab
VS2017的cl.exe还挺多：D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Professional\VC\Tools\MSVC\14.16.27023\bin\Hostx64\x64也有cl.exe；自己可以try一下。
>> vl_compilenn
使用 'MinGW64 Compiler (C++)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用 'MinGW64 Compiler (C++)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用 'MinGW64 Compiler (C++)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用 'MinGW64 Compiler (C++)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用 'MinGW64 Compiler (C++)' 编译。
深度学习预训练模型下载：链接：https://pan.baidu.com/s/10OKLWJRXO781kGUTFC9VTA 提取码：jlda
MatConvNet工具包下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1vucCJIOMY-n-euaHmDVu1g提取码：3htb
按照链接逐步操作：http://www.vlfeat.org/matconvnet/install/
>> vl_setupnn
警告: MatConvNet is not compiled. Consider running `vl_compilenn`.
> In vl_setupnn (line 24)
>> vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1')
警告: Setting the 'MW_NVCC_PATH' environment variable to 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin\nvcc'
> In vl_compilenn>activate_nvcc (line 752)
In vl_compilenn (line 296)
警告: NVCC not found in the command line path or the one found does not matches 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing
Toolkit\CUDA\v10.1\bin\nvcc'.
> In vl_compilenn>activate_nvcc (line 761)
In vl_compilenn (line 296)
Location of NVCC (C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin) added to your command search PATH.在这一步中，需要注意的是安装nvidia的驱动、cuda开发人员用的Toolkit
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