Mxnet—入流

任务描述

    早已听闻mxnet大名,但由于对新事物的抵触而不愿多接触。由于论文实验得需要,不得不刚一下mxnet了。果然与我意料的一样,刚开始就差点结束了。由于对mxnet的不熟悉,在安装的时候就出了一堆乌龙。

 

快乐安装

    由于主要为了做一些目标检测的实验,如:SSD,R-CNN,YOLO,故我兴奋的选择GluonCV系列,选择安装,看到如下界面:

Mxnet—入流_第1张图片 mxnet安装页面

    看到如此简洁的安装命令,我也是喜闻乐见,于是赶紧用conda建立了一个新的环境给mxnet。这里要解释为什么不用稳定版本,据同门安利,稳定版本很多新功能不能用。故作为一个由pytorch转tensorflow再转mxnet的萌新鬼,我就带着安装如此简单的快乐开始了下面一系列骚操作......

 

快乐解Bug

    安装完毕,直接import mxnet进行终极测试,此时我的电脑中已有CUDA9.0,无任何问题。于是跳出了下面这句Bug:OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。

    没有问题,经过多方的查找,找到原因:缺少DLL文件!OK,那到底是缺少了哪个DLL文件呢,网上给出一个很远古的软件:Dependency Walker。于是我马上下载了,并根据提示,需要使用Dependency Walker打开安装的mxnet包下面的libmxnet.dll文件。libmxnet.dll文件在你安装的环境下的Lib\site-packages\mxnet,相信有深度学习功底的都能找得到。

    于是,出现了以下的界面:

Mxnet—入流_第2张图片 dependency walker显示界面

    这个软件由于过于远古,所以卡了半天,不过最后还是宝刀未老,给出了重要结果,大致浏览会发现红框中圈出来的东西和CUDA有些关系,难道我缺少的文件和CUDA相关,但是我的电脑中的确已经存在CUDA9.0啦,难道是CUDA版本不对,这个100是不是暗示我我安装的mxnet版本必须适配CUDA10.0呢?答案是:Yes。

 

快乐CUDA并存

    经过一系列快乐疑惑,我们的答案呼之欲出,那就是,本机的CUDA版本配不上安装的mxnet版本,难道要卸载CUDA9.0,安装CUDA10.0?那么本机一系列pytorch, tensorflow环境不久都崩了吗,呜呜呜。难道没有两全其美的方法,答案又是:Yes。Windows上CUDA的确可以共存,而且非常方便。方法?如下:

  • 正常安装CUDA10.0
  • 正常替换CUDNN
  • 就OK了,实在不行重启个电脑

   相信配置过深度学习环境的对以上操作都很熟悉,故这里就不再多介绍,不懂的小伙伴们呢,我在结束会给几个链接,方便大家配置。

 

快乐结束

    都到这一步了,能做的也只有:阿门,无他,那么我成功了,你们呢?

 

参考链接

超有用链接:https://discuss.gluon.ai/t/topic/8390

windows多CUDA并存指南:https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89135592

windows下安装CUDA:https://blog.csdn.net/qq_37296487/article/details/83028394

 

备注:本文为作者原创,转载需注明出处

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