1,cuda 8.0和cudnn安装
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27890924,参考教程
注意下载cuda8.0的时候,不要下载deb格式,有坑,要下载run 格式的
可以使用ubuntu 命令行中的wget下载,速度比较快,不会断链,使用浏览器下载发现会断链:
wget http://developer2.download.nvidia.com/compute/cuda/8.0/secure/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux.run?wuqfVqAoQlg4FfS34KjDypf3je9lfj1nZVDAgR67hPx2k0uxx33iVZxnt8I8MLeDc3QaN6NXFyNLeNr1G1RM44rf_bHI0UYlyNleQFrwu9WGjBBOe2H2BjS5X6VSbxBGCSi9qmCYqpgXtgrxwh3tmclS_Nzyki7zxSK_Wm_vUz50NwN9bSW_PbgZ
cudnn 百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1o8HVgxW
2,安装预编译好的gpu mxnet
默认安装的MXNet只支持CPU。有一些教程需要GPU来运行。假设电脑有N卡而且CUDA7.5或者8.0已经安装了,那么先卸载CPU版本
pip uninstall mxnet
然后选择安装下面版本之一:
pip install --pre mxnet-cu75 # CUDA 7.5
pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0
【可选项】国内用户可使用豆瓣pypi镜像加速下载:
pip install --pre mxnet-cu75 -i https://pypi.douban.com/simple # CUDA 7.5
如果想在anaconda2中使用mxnet gpu(因为在jupyter-notebook会使用)
将上面的pip改为:/home/mm/anaconda2/bin/pip 这样就可以把 mxnet安装在anaconda2中了
安装完成之后一定要重启
附官网教程:https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/get_started/install.html#validate-mxnet-installation
验证是否安装成功:
(1)使用系统python验证,命令行中输入:python
1,cpu:
from mxnet import nd x = nd.array([1,2,3]) x.context
cpu(0)
2,GPU
from mxnet import nd
a = nd.array([1,2,3], ctx=mx.gpu())
a
[ 1. 2. 3.],
(2)使用anaconda2 python验证,命令行中输入:/home/mm/anaconda2/bin/python
1,cpu:
from mxnet import nd x = nd.array([1,2,3]) x.context
cpu(0)
2,GPU
from mxnet import nd
a = nd.array([1,2,3], ctx=mx.gpu())
a
[ 1. 2. 3.],