Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

环境介绍与注意事项
下载源文件
安装依赖
编译
环境配置
安装MXNet
测试
后记

环境介绍与注意事项

Ubuntu18.04
julia 1.5.3
CUDA 10.1（为了GPU支持，需要安装CUDA和cudnn，可以参考博客，若CUDA版本不同，参考此网站下载合适的MXNet版本）

安装MXNet的julia绑定，经过多次测试，并不能简单的通过Pkg.add("MXNet")进行安装。
会报此错误

error building `mxnet`: │
[ info: found nvcc: /usr/local/cuda-10.1/bin/nvcc │
ERROR: MethodError: no method matching replace(::String, ::Pair{String,String}, ::Pair{String,String})
...

经过查看源代码，问题出在下载编译时，~/.julia/packages/MXNet/XoVcx/deps/build.jl（默认软件包安装位置）文件中replace语法问题：

if Sys.isunix()nvcc_path = Sys.which("nvcc")if nvcc_path ≢ nothing@info "Found nvcc: $nvcc_path"push!(CUDAPATHS, replace(nvcc_path, "bin/nvcc", "lib64"))end
end

此处replace方法语法出现问题（此问题同样出现在采用某些版本的官方安装教程中，在那些教程中，采用了将编译后的动态链接文件用于预编译，然后使用Pkg安装，但是同样会有此问题），在正常安装的版本中，此处应为：

if Sys.isunix()nvcc_path = Sys.which("nvcc")if nvcc_path ≢ nothing@info "Found nvcc: $nvcc_path"push!(CUDAPATHS, replace(nvcc_path, "bin/nvcc" => "lib64"))end
end

因此，采用Pkg安装并不能通过编译，只能采用手动编译的方式。
我的julia安装目录，~/julia/julia-1.5.3中。

下载源文件

在官方网站下载MXNet1.6安装包。
安装过程主要参考此官方文档。
安装过程虽然参考MXNet1.7，但是若实际安装MXNet1.7，编译并不能通过，可能和CUDA版本相关。

安装依赖

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y build-essential git ninja-build ccache libopenblas-dev libopencv-dev cmake

libopencv-dev是可选的，为了安装OpenCV支持。

编译

解压并更名

$ tar -xzvf apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz
$ mv apache-mxnet-src-1.6.0-incubating incubatormxnet

移动压缩后文件，并进入解压文件夹

$ mv incubatormxnet ~/julia/incubatormxnet
$ cd ~/julia/incubatormxnet

创建编译文件夹build

$ rm -rf build
$ mkdir build && cd build

若不需要安装GPU支持，或OpenCV支持，则在在编译配置文件中(~/julia/incubatormxnet/CMakeLists.txt)，将USE_CUDA以及USE_OPENCV设为OFF(默认为ON)。

#默认为ON
option(USE_CUDA "Build with CUDA support"   ON)
...
option(USE_OPENCV "Build with OpenCV support" ON)

编译

$ cmake ..

NOTE：cmake时可能出现CMake 3.13 or higher is required. You are running version 3.10.2，此时需要升级CMake版本

$ pip3 install --user --upgrade "cmake>=3.13.2"

若未安装pip，运行以下命令进行安装：

$ sudo apt-get install -y python3-pip

安装后重新执行:

$ cmake ..
#或者执行
$ ~/.local/bin/cmake ..

make

#根据核心数，增加执行速度
$ make -j8

NOTE：编译过程中可能出现此错误：

FAILED: CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/src/operator/contrib/cuda_compile_1_generated_bounding_box.cu.o
cd ~/julia/incubatormxnet/build/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/src/operator/contrib && /usr/local/bin/cmake -E make_directory ~/julia/incubatormxnet/build/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/src/operator/contrib/. && /usr/local/bin/cmake -D verbose:BOOL=OFF -D build_configuration:STRING=Debug -D generated_file:STRING=~/julia/incubatormxnet/build/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/src/operator/contrib/./cuda_compile_1_generated_bounding_box.cu.o -D generated_cubin_file:STRING=~/julia/incubatormxnet/build/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/src/operator/contrib/./cuda_compile_1_generated_bounding_box.cu.o.cubin.txt -P ~/julia/incubatormxnet/build/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/src/operator/contrib/cuda_compile_1_generated_bounding_box.cu.o.Debug.cmake
~/julia/incubatormxnet/include/dmlc/./thread_local.h: In instantiation of ‘static T* dmlc::ThreadLocalStore<T>::Get() [with T = std::unordered_set<std::__cxx11::basic_string<char> >]’:
~/julia/incubatormxnet/src/operator/contrib/./../../common/utils.h:461:28:   required from here
~/julia/incubatormxnet/include/dmlc/./thread_local.h:46:15: error: cannot call member function ‘void dmlc::ThreadLocalStore<T>::RegisterDelete(T*) [with T = std::unordered_set<std::__cxx11::basic_string<char> >]’ without objectSingleton()->RegisterDelete(ptr);~~~~~~~~^~~~~
CMake Error at cuda_compile_1_generated_bounding_box.cu.o.Debug.cmake:279 (message):Error generating file~/julia/incubatormxnet/build/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/src/operator/contrib/./cuda_compile_1_generated_bounding_box.cu.o

此时同样需要修改源文件~/julia/incubatormxnet/include/dmlc/thread_local.h
将

      Singleton()->RegisterDelete(ptr);

修改为

      (*Singleton()).RegisterDelete(ptr);

修改完成后，重新构建build文件夹，并进行编译。

$ cd ..
$ rm -rf build
$ mkdir build && cd build
...

将编译完成后文件复制到可被MXNET定位的文件夹

libmxnet安装的路径应为libmxnet的根目录。换句话说，应该可以在$MXNET_HOME/lib下找到编译后的libmxnet.so文件。如libmxnet的根目录是 ~/julia/incubatormxnet，则应运行以下命令：

$ cd ~/julia/incubatormxnet
$ cp -r build lib

环境配置

编译完成后，修改配置文件。

#创建安装目录
$ mkdir ~/julia/julia-1.5.3/julia-depot
$ vim ~/.bashrc

NOTE，此处需要创建安装目录的原因是：使用默认安装位置~/.julia可能导致Permission denied错误.
在文件~/.bashrc后添加如下行

export MXNET_HOME="$HOME/Program/julia/incubatormxnet"
export LD_LIBRARY_PATH="$HOME/julia/incubatormxnet/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
export JULIA_DEPOT_PATH="$HOME/julia/julia-1.5.3/julia-depot"

使用软链接将julia添加进系统执行路径

$ sudo ln -s ~/julia/julia-1.5.3/julia/bin/julia /usr/bin/julia

安装MXNet

julia --color=yes --project=./ -e \'using Pkg; \Pkg.develop(PackageSpec(name="MXNet", path = joinpath(ENV["MXNET_HOME"], "julia")))'

为了使安装包在系统路径中进行注册，需要在路径~/julia/julia1.5.3/julia-depot/environments/v1.5中再次执行上述命令：

$ cd ~/julia/julia1.5.3/julia-depot/environments/v1.5
$ julia --color=yes --project=./ -e \'using Pkg; \Pkg.develop(PackageSpec(name="MXNet", path = joinpath(ENV["MXNET_HOME"], "julia")))'

此时查看~/julia/julia1.5.3/julia-depot/environments/v1.5/Manifest.toml可以看到MXNet被正确定位：

[[MXNet]]
deps = ["BinDeps", "Formatting", "JSON", "Libdl", "LinearAlgebra", "MacroTools", "Markdown", "Printf", "Random", "Reexport", "Statistics"]
path = "/home/brainiac/julia/incubatormxnet/julia"
uuid = "a7949054-b901-59c6-b8e3-7238c29bf7f0"
version = "1.6.0"

如果上述过程没有问题，就安装成功了，但是可能出现仍找不到MNXet的情况，这种情况下首先检查各个文件夹的对应情况，然后检查~/julia/incubatormxnet/julia/src/base.jl
查看动态库加载是是否正常

const MXNET_LIB = Libdl.find_library(["libmxnet.$(Libdl.dlext)", "libmxnet.so"],  # see build.jl[joinpath(get(ENV, "MXNET_HOME", ""), "lib"),get(ENV, "MXNET_HOME", ""),joinpath(@__DIR__, "..","deps", "usr", "lib")])
#添加如下行后重新执行
print(Libdl.find_library("~/julia/incubatormxnet/lib/libmxnet.so"))

或

$ julia
julia> using Libdl
julia> Libdl.find_library("~/julia/incubatormxnet/lib/libmxnet.so")

若无法打印，可能是编译过程出现问题，重新编译执行，可以解决。

测试

$ julia
julia> using MXNet
julia> mx.gpu()
GPU0

后记

这个安装真的是费劲，enjoy coding.