编译GPU版本Matconvnet
matconvnet是在Matlab(我是2015Rb版本)上实现神经网络计算的一个工具包,相对于其他的一些工具库,它的安装非常简单,昨天听友人说这个很方便,今天趁没事安转一个试试
Windows版本
- 链接Matlab的编译器
因为我windows10下是首先安装的Matlab,所以Matlab没有指定编译器。在安装VS2013后,再使用这篇博客的方法,为Matlab指定编译器。 - 下载Matconvnet
MatCovNet官网可以下载到最新版。 - 安装相应的驱动
电脑上仍然需要安装CUDA(我用的8.0版本),可以在NVIDIA官网下载。
下载cudnn库(我现在用的5.1版本),解压至Matconvnet下的local目录(需要新建) - 编译
在Matconvnet文件夹下
vl_compilenn('enableGpu',true,'cudaRoot','C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v8.0','cudaMethod' ,'nvcc','enableCudnn','true','cudnnRoot','local/cuda')
把cudnn/bin
下面的cudnn64_5.dll
复制到mex
文件夹下。这一步,这个博客说的很详细。
- 使用GPU-Z查看GPU的使用率
在成功编译后, 可以下载一个GPU-Z,然后运行Matconvnet下的一个example来看看GPU的使用率
Linux版本
- CUDA安装
可以参考之前写的内容,有详细的Ubuntu CUDA安装方法 - cudnn安装
与Windows中的方法一样,下载Cudnn5.1版本,然后在MatconvNet文件下新建一个Local
文件夹 - 编译
vl_compilenn('enableGpu',true,'enableCudnn',true,'cudnnRoot','local/cuda')
#不用制定CUDA的路径,因为系统自己能找到
然后在Linux里面利用NVDIA自带的工具查看GPU的使用情况
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