• 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）

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

 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

 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')

• 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。

vl_testnn

如果测试gpu支持的话，执行：

1. MatConvNet在Ubuntu14.04上的配置笔记
2. jpeglib.h: No such file or directory - CentOS 7
3. windows下编译Matconvnet的方法(CPU和GPU)
4. gpuDevice设置
5. Matconvnet官网