windows下安装CPU版mxnet

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MXnet (mix net)类似Caffe,Tensorflow,是一个深度学习框架,
优点是很省显存,,而且windows下也能用~~

Mxnet是DMLC的子项目: http://dmlc.ml/

Mxnet官网: http://mxnt.ml/en/latest//


windows下安装GPU版本参见我的另一篇博文(需要先看完这篇): http://cherishlc.iteye.com/blog/2302981
官方安装教程(各种平台下): http://mxnt.ml/en/latest/how_to/build.html
Ubuntu下安装GPU版: http://phunter.logdown.com/posts/314562



官方已经编译好的版本: https://github.com/dmlc/mxnet/releases

下面进入windows安装环节(Python环境):
1、下载mxnet
平时不怎么用Github,这次还是直接点网页上的按钮--下载zip,结果发现mxnet要依赖的DMLC的其他项目并没有一起下载,干脆先装了一个Github windows客户端: https://desktop.github.com/

之后,进入mxnet的Github: https://github.com/dmlc/mxnet
如下图,依次点击Clone or download  -> Open in desktop
windows下安装CPU版mxnet_第1张图片

2、下载openBLAS和openCV
openBLAS(解压就行): https://sourceforge.net/projects/openblas/files/v0.2.14/
注意:需要下载mingw64_dll.zip和OpenBLAS-v0.2.14-Win64-int32.zip两个文件!
注意:DLL所在目录需要添加到环境变量path中,并重新登录
据说也可以用mkl,,这次懒得整了,有兴趣的看看我以前的博文: http://cherishlc.iteye.com/blog/2109069

openCV:N年前装的了,解压后用CMake生成VS工程并编译

3、安装python和numpy
numpy不好装,直接下载个 Anaconda完事儿: https://www.continuum.io/downloads

4、增强VS对C++11的支持
用的是Visual Studio 2013进行编译;需要先升级从而增强对C++11的支持:
  • 下载Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=41151
  • 卸载"Microsoft Visual C++ 2013 Redistributable (x64)", 否则安装CTP时会出现0x80070666错误
  • 安装CTP
  • 拷贝C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP内的文件到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC (注意:如果VS的安装目录不是默认目录,则上述目录依然存在,但应该拷贝到对应的安装目录下!)



5、用CMake生成VS工程
指定好mxnet所在目录后,同时要指定生成目录为./mxnet/build,否则生成的libmxnet.dll不在默认目录下,配置python时还要重新将libmxnet.dll拷贝到其他目录!!
点Configure,会出现一些错误,需要做以下事情:
  • 去掉CUDA和CuDNN的勾选(否则要安装CUDA和CuDNN)
  • 指定OpenBLAS的include目录和lib文件位置(见下图);注意是.dll.a的动态链接版本!
  • 指定openCV的编译目录(见下图)

windows下安装CPU版mxnet_第2张图片


之后,点击generate生成Visual Studio工程。

6、编译mxnet
打开mxnet.sln,注意编译选项改成release,x64模式, Ctrl+Shift+B编译所有工程,生成的mxnet.dll就会出现在./build/release文件夹下了。

7、配置mxnet的python包
在mxnet/python 目录下, 运行cmd ,输入命令
python setup.py install

安装过程如下图:
windows下安装CPU版mxnet_第3张图片
对python不熟,貌似是egg安装: http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/8876658
执行结束后,会在Anaconda3安装目录下的 \Lib\site-packages中多出一个 mxnet-0.5.0-py3.5.egg文件夹; 此外,会在 easy-install.pth文件中多出一行: ./mxnet-0.5.0-py3.5.egg
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