安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community。

  记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程。该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译。网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便。

  选择MXNet的原因是因为看了《Caffe、TensorFlow、MXNet三个开源库的对比》这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习开源库,所以选择该开源库作为初学工具。

      

  • 官方文档

  Getting Started: http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/get_started/

  • 安装

  1. 配置MXNet的pre-built包

    • 下载链接:https://github.com/dmlc/mxnet/releases
    • 分为不支持GPU的版本和支持GPU的版本,我的电脑支持GPU,因此选择gpu版本的。

    • 解压pre-built包到合适的位置,如 E:\MXNet;
    • 运行setupenv.cmd,该步骤会帮助添加各种系统环境变量,运行后可以检查下自己的系统环境变量是否正确
      • 解压的包里有readme文档,可作为安装过程中的参考。
  2. 配置cuDNN

    • 下载链接:https://developer.nvidia.com/cudnn (需要注册为开发者后才能下载)
    • 解压cuDNN包,将目录下的bin、include和lib文件夹copy到E:\MXNet\3rdparty\cudnn目录下,覆盖原文件
  3. 安装Python2 (version 2.7.11) / Python3 (version 3.5.1)

    • 最好python3和python2都安装,虽然发现后面运行默认使用的是python3
    • 下载地址:https://www.python.org/downloads/ 选择64位的安装包
    • pre-built包是64位的,所以记得安装64位的Python,选择自定义安装,并勾选添加路径到系统变量选项,没有勾选的需要手动添加python安装路径到环境变量。刚开始不小心装了32位的,结果运行报错
  4. 安装MXNet的python包

    • cmd模式下进入目录 E:\MXNet\python,如下所示:

    • 运行python setup.py install,等待安装完毕。安装过程会下载安装python的numpy模块,记得检查是否有错误,如果有错,需要重新运行。
      • 我自己在安装的时候因为网络不好,好几次都超时中断了。
    • 运行readme文档里的实例代码,看是否正确

参考其他文章,自己编译需要用到以下工具,记录下来备用:

1. OpenCV (version 3.1):OpenCV3.1已经发布,但是只有64位版的。需要32位版本的建议使用OpenCV3.0

  下载链接:http://opencv.org/downloads.html

2. OpenBlas

  BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms):基础线性代数子程序库,是一个应用程序接口(API)标准,说的简单点就是向量、矩阵之间乘加这些运算。

  OpenBlas是BLAS的开源优化库,支持CPU多线程。

  看到解压出来的 MXNet pre-built包的3rdparty文件夹下有openblas,应该不用自己再下载了。

  单独的下载链接为:https://sourceforge.net/projects/openblas/files/latest/download?source=files

  相关文档:https://github.com/xianyi/OpenBLAS/wiki/Document

3. CMake工具

  非常强大的编译自动配置工具,可以根据不同平台、不同的编译器,生成相应的Makefile或者vcproj项目。

  下载链接:https://cmake.org/download/

  入门参考:http://www.cnblogs.com/sinojelly/archive/2010/05/22/1741337.html

MXNet 学习 (1) --- 最易上手的深度学习开源库 --- 安装及环境搭建的更多相关文章

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