Windos通过Anaconda或者源码安装python版本的MXNet

earnpls • 671 次浏览 • 0 个回复 • 2018年04月06日

一、CPU环境使用Anaconda安装MXNet

1、安装Python

推荐使用Anaconda安装MXNet

2、安装MXNet.

$ pip install mxnet

3、验证MXNet是否安装成功

运行一个简短的MXNet python程序,创建一个2X3矩阵,将矩阵中的每个元素乘以2,然后加1。我们期望输出是一个2X3矩阵,所有元素都是3

>>> import mxnet as mx
>>> a = mx.nd.ones((2, 3))
>>> b = a * 2 + 1
>>> b.asnumpy()
array([[ 3.,  3.,  3.],
       [ 3.,  3.,  3.]], dtype=float32)

二、GPU环境通过源码安装MXNet

安装mxnet前需要安装以下的依赖。

  • 1、如果没有安装Microsoft Visual Studio 2015,请下载并安装它。你可以下载并安装免费的社区版。
  • 下载并安装CMake
  • 下载并安装opencv
  • 解压opencv包。
  • 设置环境变量opencv_dir指向opencv环境目录。
  • 如果你没有英特尔数学核心函数库(MKL),下载和安装OpenBlas
  • 设置环境变量openblas_home指向包含includelib目录的openblas环境目录。通常,你可以在C:\Program files (x86)\OpenBLAS\找到目录。
  • 下载并安装CUDAcudnn。要获得下载链接,请注册为NVIDIA社区用户。

在你安装了所有必需的依赖,通过mxnet源代码安装mxnet

  • GitHub下载mxnet源代码。
  • 使用CMake./build创建一个Visual Studio
  • Visual Studio中,打开.sln文件,并编译它。这些命令会在./build/Release/ 或者 ./build/Debug产生一个叫mxnet.dll的库。

下一步,我们安装Graphviz库,我们使用的可视化网络图,你建立在MXNet。我们还将安装Jupyter Notebook是用于运行mxnet教程和实例。

  • Graphviz Download Page下载安装graphviz,注意确保graphviz可执行文件的路径添加到PATH环境变量。详情请参阅这里

验证mxnet是否安装成功

mxnet根目录下运行:python example/image-classification/train_mnist.py --network lenet --gpus 0测试GPU训练。


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原文出处: https://mxnets.com/news/6.html
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