Win10+MATLAB2016B+VS2015+CPU/GPU+Matconvnet+CUDA9.1配置问题解决方法

柔光的暖阳◎ 2022-05-22 12:19 581阅读 0赞

## **错误1：** ##

![70][]

错误使用 vl\_compilenn>nvcc\_compile (line 615)  
Command "D:\\Program Files\\MATLAB\\CUDA\\9.1\\bin\\nvcc" -c -o "D:\\Program Files\\MATLAB\\matconvnet\\matlab\\mex\\.build\\bits\\data.obj" "D:\\Program  
Files\\MATLAB\\matconvnet\\matlab\\src\\bits\\data.cu" -DENABLE\_GPU -DENABLE\_DOUBLE -DENABLE\_CUDNN -I"local\\cudnn-9.1\\include" -O -DNDEBUG  
\-D\_FORCE\_INLINES --std=c++11 -I"D:\\Program Files\\MATLAB\\R2016b\\extern\\include" -I"D:\\Program  
Files\\MATLAB\\R2016b\\toolbox\\distcomp\\gpu\\extern\\include" -gencode=arch=compute\_61,code=\\"sm\_61,compute\_61\\"  --compiler-options=/MD  
\--compiler-bindir="C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 14.0\\VC\\..\\VC\\bin"  failed.  
出错 vl\_compilenn (line 487)  
      nvcc\_compile(opts, srcs\{i\}, objfile, flags) ;

仔细看了一遍，发现没看懂。

其实翻译成人类语言就是：在data.cu处   找不到'cudnn.h'

那么问题就很好解决了

将自己下载的local文件夹下的cudnn文件夹下的\\cuda\\include下的cudnn.h复制粘贴到你所装的CUDA根目录下的\\include下 你一打开就可以看到是CUDA专门放h头文件的文件夹对吧  所以放这里就好了  就可以解决这个问题了。

## **错误2：** ##

![70 1][]

错误使用 mex

MEX 找不到使用 -l 选项指定的库 'cudnn'。  
 MEX 查找具有以下名称之一的文件:  
 cudnn.lib  
 libcudnn.lib  
 请使用 -L 选项指定此库的路径。  
出错 vl\_compilenn>mex\_link (line 627)  
mex(args\{:\}) ;  
出错 vl\_compilenn (line 500)

mex\_link(opts, objs, flags.mex\_dir, flags) ;

解决方法：  
1.大神做法：读的懂程序的大神按照上述方法改吧。

2. 简单粗暴：将你所下载的local下的cudnn下的\\cuda\\lib\\x64的cudnn.lib复制粘贴到CUDA根目录下的\\lib\\x64下就好了

## **错误3：** ##

![70 2][]

解决方法1：

1.25版本（以及之后）的MatConvNet中的vl\_compilenn.m文件中在506行增加了这样的判断

if strcmp(arch, 'win64') && opts.enableCudnn

这要求&&符号前后都是逻辑值，所以在运行vl\_compilenn函数中'enableCudnn'后面要跟true，而不是跟'true',即编译语句为：

vl_compilenn('enableGpu', true, ... 
    　　　　　　'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0', ... 
    　　　　　　'cudaMethod', 'nvcc',... 
    　　　　　　'enableCudnn', true, ... 
    　　　　　　'cudnnRoot', 'xxx\cuDNN-9.1'); //这里的xxx填写你的cuDNN的路径

否则会报Operands to the || and && operators must be convertible to logical scalar values的错误。

解决办法1，原文博客：

https://www.cnblogs.com/qq552048250/p/7857122.html

解决方法2：

if strcmp(arch, 'win64') && opts.enableCudnn

两个变量左边是逻辑变量（1 或 0），右边返回变量是（true）

把 && 修改成 & 就可以了，如下：

if strcmp(arch, 'win64') & (opts.enableCudnn)

解决办法2，原文博客：

https://blog.csdn.net/xueshanchina/article/details/78808159

## **错误4：** ##

![70 3][]

错误使用 copyfile  
未找到匹配的文件。  
  
出错 vl\_compilenn (line 508)

copyfile(fullfile(opts.cudnnRoot, 'bin', '\*.dll'), flags.mex\_dir);

vl\_compilenn源程序中是这么描述的：

![70 4][]

解决方法：

vl_compilenn('enableGpu', true, ... 
    　　　　　　'cudaRoot', ' D:\Program Files\MATLAB\CUDA\9.1（你的CUDA路径）', ... 
    　　　　　　'cudaMethod', 'nvcc',... 
    　　　　　　'enableCudnn', true, ... 
    　　　　　　'cudnnRoot', ' D:\Program Files\MATLAB\matconvnet\local\cudnn-9.1（你的CUDNN全路径）');

## **使用时的错误：** ##

![70 5][]

![70 6][]

错误使用 vl\_nnconv  
An input is not a numeric array (or GPU support not compiled).

GPU/cuDNN编译成功后，运行调用MatConvNet的代码，在使用vl\_simplenn做forward pass时候依然出现下面的错误：  
  
An input is not a numeric array (or GPU support not compiled)

该错误发生在vl\_simplenn.m中前向传播计算res.x的时候。

此处会出现一个问题，vl\_compilenn.m对于旧版本(表示不知道旧版本是哪个)和新版本(v7.05)关于函数mex\_compile会有区别：

对于旧版本：

![70 7][]

对于新版本：

![70 8][]

解决办法1（对于旧版本）：

更改vl\_compilenn.m文件的mex\_compile函数。

将 mopts = \{'-outdir', fileparts(tgt), src, '-c', mex\_opts\{:\}\} ;

更改为 mopts = \{'-outdir', fileparts(tgt), src, '-c', mex\_opts\{:\}, '-largeArrayDims'\} ; 然后再对GPU版本重新编译 。  
  
解决办法原文博客：https://www.cnblogs.com/qq552048250/p/7857122.html

解决方法2：

运行 vl\_compilenn('enableGpu', true)  
  
参考网站：https://github.com/vlfeat/matconvnet/issues/99

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