怎么在linux上使用matlab？

一、怎么在linux上使用matlab？

1，下载matlab的linux版本。matlab2012a的种子文件，Matlab_Unix_2012a.torrent我是在window机子上下载了MATLAB的Linux版本。2，把MATLAB文件传到Linux的机子上。 2.1 可以通过ssh传递过去。 2.2 也可以用U盘拷贝。但是要注意因为文件大于4G所以U盘的文件格式必须是NTFS格式的。Linux必须按照NTFS才能识别。具体按照方法可以参考：

http://blog.itpub.net/26015009/viewspace-760133/

3，挂载U盘和matlab的ISO文件 mount -t ntfs-3g /dev/sdc1 /mnt/usb 设备名和挂载点根据机子自己的情况而定。 mount -o loop xxxx.iso /home/user/matlab4, 到/home/user/matlab下执行 ./installmatlab。安装时候必须是在图形界面下。5，安装过程与在windows下安装一样。（licence和破解文件在安装文件下面）6，vim /etc/profile 添加export PATH="$PATH:/matlab的bin路径/"，重新登录就ok了。所有用户都可以直接使用。7，在命令窗，输入matlab -nojvm 试试

二、linux怎么安装matlab？

　　安装MATLAB所需要的源文件必须要有，否则空谈。我这里是四个文件，分别为　　MATLABLinux1.iso　　MATLABLinux2.iso　　MATLABLinux3.iso　　License.zip　　这些文件假设放在/source/目录下。　　确定安装目录　　安装目录就是你需要把MATLAB程序安装在哪里。类似于MSWindows下的ProgramFiles下的目录。我这里为方便描述，暂定为/programs/matlab/。可以用　　mkdir/programs　　mkdir/programs/matlab　　来创建目录。　　准备license　　将License.zip中的文件解压缩出来，可以使用unzip命令。解压出来后主要关注两个文件，一个是license.lic，另一个是license.dat*。后者刚解压时可能还有些后缀，可能各不相同，我这里用*代替。为了安装，必须将license.dat*拷贝到MATLAB的安装目录，即/programs/matlab/，并命名为license.dat。可使用命令　　cp/source/license.dat*/programs/matlab/license.dat　　来实现。license准备好后就可以加载安装光盘进行安装了。　　加载光盘　　先使用如下命令加载第1张光盘：　　mount-oloop/source/MATLABLinux1.iso/media/cdrom/　　其中，/media/cdrom/是假设你的虚拟光盘存放的位置，这个目录事先必须存在。如果不存在，可以用mkdir命令建一个。当然，你也可以将该目录设置在其他地方。mount的命令参数-oloop是从网上搜刮过来的，我也没追究其深层含义，直接拿来用了。有的地方还会有编码之类的参数，我都省略了，结果也能成功。至此，第1张光盘的内容已经成功到达了/media/cdrom/中。　　2.安装过程第1阶段（回目录）　　安装　　直接执行　　/media/cdrom/install　　进行安装。如果你的linux系统是64位的，那在install后面需要加上参数-glnx86；如果你是在客户端进行安装，那还要加上参数-t。这其中有很多交互的信息，就好比是MSWindows下的“上一步”，“下一步”和“取消”，直接回车就行了。如果想思考一下，那就看一下中括号[]里的内容，这个内容是回车默认值。如果要修改这个值，那就直接输入新值后回车。　　由于有三张光盘，在安装过程中第1张的内容安装完后，会提示插入第2张光盘，这期间需要加载其他几张光盘。由于在命令行上前一次命令/media/cdrom/install并没有结束，并回到新的命令行提示符下，我不敢将其中断后加载光盘，而是新开了一个客户端，先umount原来的光盘，然后加载新的光盘。这种情况在X界面下安装的话应该不会碰到。　　复制license.lic　　三张光盘全部安装完后，工作还没有完。需要将license.lic复制到MATLAB安装目录下的etc目录下。可用命令　　cp/source/license.lic/programs/matlab/etc/　　来实现。　　修改license.lic　　通过命令修改该文件的第1行内容。　　vi/programs/matlab/etc/license.lic　　将第一行内容中的**部分修改为本机的名称。　　SERVER**ANY5353　　本机名称可用命令　　hostname　　来获取。保存后退出，准备第2阶段的安装。　　3.安装过程第2阶段（回目录）　　执行命令：　　/programs/matlab/install_Matlab　　然后一连串的回车，便可结束。　　4.运行（回目录）　　执行命令　　/programs/matlab/bin/matlab　　就可以运行MATLAB了。如果你的系统是64位的，那执行时还需要加上参数-glnx86；如果你是通过客户端运行MATLAB，那么图形界面可能不需要，可以使用参数-nojvm-nodisplay-nodesktop参数中的一个或多个。　　最后，如果你每次执行matlab都需要进入到/programs/matlab/bin/，那不是很烦吗？解决办法是将该路径加入到环境变量中，可用如下命令行执行：　　exportPATH=$PATH:/programs/matlab/bin/

三、linux使用？

1.linux：

一种开源的，免费的操作系统，安装在计算机硬件上，用来管理计算机的硬件和软件资源的系统软件

linux注重安全性，稳定性，高并发处理能力

linux没有优异的可视化界面

windows用于个人计算机，linux通常用于企业服务器上

任何使用linux的系统资源用户，必须使用一个合法的账号和密码

使用linux的常用命令有:

1.查看当前所在目录：pwd

2.查看指定目录下的文件和文件列表：ls 指定文件

比如：ls /home

3. ls -l /home：以列表的形式显示

4. ls -a /home：显示指定目录下的所有的文件和子文件（包括虚拟的目录）

5. ls -al /home：以列表的形式显示指定目录下的所有的文件和子文件（包括虚拟的目录）

6. ls |grep 单词：过滤含有此单词的命令并显示出来

7. ls -l:查看权限

四、linux系统中能否允许matlab代码？

可以的，只要在Linux系统安装matlab即可

五、matlab怎么使用？

要使用MATLAB，你可以按照以下步骤进行操作：1. 下载和安装MATLAB软件。你可以从MathWorks官网上获得免费的试用版本或者购买正式的许可证。2. 打开MATLAB软件。在启动界面上，你将看到一个命令窗口和其他一些面板。3. 在命令窗口中输入你想执行的MATLAB命令，然后按下Enter键。你可以执行数学运算、数据分析、绘图、算法实现等各种操作。4. 在编辑器中编写和编辑MATLAB脚本文件（以.m为后缀名），然后运行这些脚本文件。5. 通过调用MATLAB的函数库，你可以使用各种内置函数来完成更复杂的任务，比如线性代数、信号处理、图像处理等。6. 如果遇到问题或者需要帮助，可以使用MATLAB的帮助文档、在线教程、论坛等资源来获取支持。总之，MATLAB是一个功能强大的数值计算和编程工具，可以用于数学建模、数据分析、科学和工程计算等多个领域。

六、怎样在线使用MATLAB？免下载使用MATLAB教程？

工具/原料

uzer.me

方法/步骤

1、搜索一下或者直接输入网站，就可以访问到这个网站了

2、注册账号，服务器端到PC端的应用都需要账号，注册时后需要使用手机接收验证消息。

3、一切没有问题就可以直接，登录账号了。然后在主界面可以看到很多大型软件的个性化icon，这里就以matlab为例。

4、首次加载比较慢，卡屏，黑屏很正常，耐心等待，然后就会打开，可以看一下屏幕右下角的网络状态图标。

5、流畅程度和网络状态有关，一些使用注意事项，上传本地文件、下载文件都要在文档库中进行。

6、另外这个网站会有维护时间段，期间没有办法访问这个网站，不过它会提前通知的，做好安排即可。

7、可能在命令窗口编辑时会出现卡顿的情况，请在一开始就测试一下，防止文档编辑错误无法修改。

注意事项

按照步骤操作即可。

七、matlab使用gpu训练

Matlab使用GPU进行训练

随着人工智能的不断发展，深度学习已成为许多领域的重要工具。其中，Matlab作为一款广泛使用的深度学习软件，其训练功能也越来越受到关注。而使用GPU进行训练可以大大提高训练速度，降低计算成本。本文将介绍如何使用Matlab使用GPU进行训练。

首先，我们需要了解Matlab是否支持GPU加速。目前，Matlab已经支持多种GPU加速器，如NVIDIA GPU等。我们可以通过安装相应的驱动程序和Matlab版本来启用GPU加速功能。一旦安装完成，我们就可以在Matlab中使用GPU进行计算了。

接下来，我们需要安装适合的深度学习工具箱。这个工具箱包含了许多用于训练深度学习模型的函数和工具。我们可以通过Matlab的官方网站下载并安装这个工具箱。一旦安装完成，我们就可以使用这些函数和工具来构建和训练深度学习模型了。

在训练模型时，我们需要将数据集和模型参数加载到GPU中进行计算。Matlab提供了许多用于加载和存储数据集和模型参数的函数。这些函数可以帮助我们更高效地使用GPU进行计算。此外，我们还可以使用Matlab提供的可视化工具来查看模型的训练过程和结果。

使用GPU进行训练的优势在于可以大大提高训练速度和效率。与传统的CPU计算相比，GPU计算可以更快地处理数据和计算，从而减少了训练时间。此外，使用GPU还可以降低计算成本，因为GPU加速器通常比CPU更便宜。

总之，使用Matlab使用GPU进行训练可以提高训练速度和效率，降低计算成本。通过了解Matlab是否支持GPU加速、安装适合的深度学习工具箱、加载数据集和模型参数到GPU中以及使用Matlab提供的可视化工具，我们可以更好地利用GPU进行深度学习模型的训练。

八、matlab怎么使用gpu

使用Matlab加速GPU计算

随着GPU计算技术的发展，使用GPU加速Matlab已经成为许多科学计算和工程应用中常用的方法。本文将介绍如何使用Matlab来使用GPU进行计算。

准备工作

• 首先，你需要确保你的计算机上已经安装了合适的GPU驱动程序和Matlab版本，并且支持GPU计算。
• 其次，你需要了解你的Matlab版本是否支持GPU计算，以及如何设置和配置GPU计算环境。

步骤

一旦你完成了准备工作，你就可以按照以下步骤使用Matlab来使用GPU进行计算了：

• 安装并配置Matlab的GPU工具箱，以便能够访问GPU资源。
• 使用Matlab的GPU设备选择函数来指定要使用的GPU设备。
• 编写代码来使用GPU进行计算，例如使用Matlab的并行计算工具箱或深度学习工具箱中的函数。
• 运行代码并查看结果。

注意事项

• 在使用GPU进行计算时，需要注意GPU内存的限制，避免使用过多的数据或过大的模型。
• 同时，还需要注意GPU计算的能耗和散热问题，以确保计算机的正常运行。

总结

使用Matlab加速GPU计算是一种非常有效的加速计算的方法，特别是在处理大规模数据和模型时。通过使用GPU，你可以大大提高计算速度，缩短计算时间，提高工作效率。希望本文能够帮助你成功地使用Matlab加速GPU计算。

九、matlab下使用gpu

Matlab下使用GPU

随着计算机硬件技术的不断发展，GPU（图形处理器）在计算机科学领域的应用越来越广泛。GPU具有强大的并行计算能力，能够加速各种科学计算和工程应用。在Matlab中，使用GPU可以大大提高计算效率，缩短计算时间，提高工作效率。

Matlab中安装GPU计算工具箱

要使用Matlab中的GPU，首先需要安装GPU计算工具箱。该工具箱提供了丰富的API和工具，用于在Matlab中高效地使用GPU进行计算。安装完成后，您可以在Matlab命令窗口中输入相关命令来启用GPU计算功能。

GPU加速矩阵运算

在Matlab中，GPU可以加速矩阵运算等计算密集型任务。通过将大型矩阵分配给GPU进行处理，您可以显著提高计算速度，减少计算时间。使用GPU还可以提高数据传输速度，减少内存占用，从而提高整体计算性能。

GPU加速神经网络训练

神经网络是机器学习领域的重要方法之一，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。在Matlab中，使用GPU可以加速神经网络的训练过程。通过将神经网络的参数和权重分配给GPU进行处理，您可以大大提高神经网络训练的效率，缩短训练时间。

注意事项

虽然GPU可以加速计算，但并不是所有任务都适合使用GPU。对于一些小型任务或不需要大量并行计算的场景，使用GPU可能不会带来明显的性能提升。此外，GPU的使用也需要考虑硬件配置和软件兼容性问题。在选择使用GPU之前，请确保您的计算机硬件支持相应的GPU型号，并仔细阅读相关文档和指南。

十、matlab使用gpu更慢

Matlab使用GPU更慢的原因及解决方法

随着科技的不断发展，GPU在计算机图形学和深度学习等领域的应用越来越广泛。Matlab作为一款广泛应用于工程领域的软件，也支持GPU加速。然而，在使用Matlab时，我们可能会发现使用GPU加速的程序运行速度比CPU慢，这可能会影响我们的工作效率。本文将探讨Matlab使用GPU更慢的原因及解决方法。 一、GPU兼容性问题 首先，我们需要确认所使用的GPU是否与Matlab兼容。有些GPU可能不支持Matlab所使用的某些功能或驱动程序版本过时，这可能导致程序运行速度变慢。因此，确保您的GPU与Matlab版本兼容并更新驱动程序到最新版本。 二、CUDA版本不匹配 Matlab使用CUDA加速GPU计算。如果您的Matlab版本与CUDA版本不匹配，可能会导致程序运行速度变慢。请确保您的Matlab版本与CUDA版本匹配，并更新CUDA到最新版本以提高性能。 三、数据传输问题 在使用GPU加速时，数据传输是影响程序运行速度的一个重要因素。如果数据传输速度较慢，可能会导致程序运行时间延长。为了提高数据传输速度，可以使用Matlab提供的优化数据传输函数和工具箱。 四、算法选择问题 并非所有算法都适合使用GPU加速。有些算法可能在CPU上运行更快，而有些算法则需要特定的GPU支持。因此，在选择使用GPU加速的算法时，需要仔细考虑算法的适用性和性能。 五、内存问题 GPU加速需要大量的内存支持。如果内存不足，可能会导致程序运行速度变慢或出现错误。为了解决这个问题，可以尝试优化代码以减少内存使用量，或者增加系统内存以提高性能。 总结 在使用Matlab时，使用GPU加速可能会带来更好的性能提升。然而，需要注意一些问题，如GPU兼容性、CUDA版本、数据传输、算法选择和内存使用等。通过解决这些问题，我们可以更好地利用GPU加速来提高Matlab程序的性能。