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MxNet 深度学习框架安装(一)

2017年3月1日 发表评论 阅读评论

最近是想看看深度学习的东西,网上有搜索一下,貌似MxNet还不错,于是打算选择该库作为入手。

作为系列文章的第一篇,当然是安装拉,这里以windows 10安装为例,Ubuntu上的就再等等吧。

在安装之前,大家需要深度学习的使用语言,多为python和c+之类的。MxNet支持的语言比较多,对R也支持。

首先,我们需要安装Python,从官网上下载安装包,衣服自己洗这里选择的是3.6的版本,一路无脑下一步即可。在安装完成后,请确保python的路径已经被添加到系统的环境变量下。

接下来,再安装 pip,从官网上下载文件到本地,然后运行

python get-pip.py install

安装完成后,请添加python目录下的scripts目录到系统的环境变量下。接下来安装 numpy,进入 https://pypi.python.org/pypi/numpy,选择对应的whl版本,下载到本地,然后运行

pip install numpy.whl

在开始的时候,衣服自己洗选择的从网上安装,总是会失败,搜索了一番才果断采用离线安装,很是顺利。

下面就是正主上场拉,从https://github.com/dmlc/mxnet/releases下载预编译好的包,由于我的机器不支持cuda,所以就下载的是cpu的版本,例如20160531_win10_x64_cpu.7z,解压缩到本地,这样的东西我还是放到C盘根目录下比较保险点。

对于想玩CUDA的同学,请先到nvadia去注册,然后下载他们的SDK,解压缩后放到mxnet\3rdparty\cuda 目录下。

最后一步就是准备配置了,按照官方的readme文件,进入到mxnet的目录,双击运行setupenv.cmd来配置环境变量。再进入到 mxnet\python目录,运行 python setup.py install.

如果一切都顺利的话,应该是可以安装成功的。

如何验证呢,运行下面的命令

C:\> python
>>> import mxnet as mx
>>> a=mx.nd.zeros((2,3))
>>> print(a.asnumpy())

如果结果为

[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]

就表明mx安装成功拉。

如果你想使用C++来开发的话,请使用mxnet\lib目录下的文件:libmxnet.dll和libmxnet.lib。

今天的内容就到此结束,看起来很简单,确实花了一个下午的时间才理清。有什么不懂的,欢迎留言。

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