所用matconvnet版本 为 version 1.0-beta12，实验室服务器为centos 6.5，所用matlab版本为2014b，cuda为cuda6.5，按照官网http://www.vlfeat.org/matconvnet/install/说明，matlab2014b最好与cuda6.0配置的，但我没有root权限，所以按照官网编译指导中的“Using an unsupported CUDA toolkit version”步骤来：

<MatConvNet>为你解压后的matconvnet文件夹：

1、编译步骤如下：

> cd MatConvNet

> addpath matlab

> vl_compilenn('enableGpu', true, ...

'cudaRoot', '/usr/local/cuda-6.5', ... 

'cudaMethod', 'nvcc')

> quit

注： /usr/local/cuda-6.5 是服务器中cuda的安装路径

2、测试步骤如下(如果有GPU)：

重新启动matlab（如果你的cuda版本和matlab匹配可省略这一步），目的是给

matlab添加cuda的依赖库。


$ LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64 /Applications/MATLAB_R2014b.app/bin/matlab

注：一定要注意红色部分的lib64，官网中表明的lib，这会导致测试的时候找不到64位的依赖库。

> run <MatConvNet>/matlab/vl_setupnn

> vl_test_nnlayers(true)


3、测试步骤（无gpu）：

因为服务器分登陆结点和计算结点，而且gpu只在计算结点上，所以需要写脚本程序，

并qsub（服务器用的SGE管理系统）到计算节点上。



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