提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

前言
一、什么是MXNet？
二、MXNet的安装
- 2.1 在CPU上安装
- - 2.1.1 在命令行窗口
  - 2.1.2 在Pycharm上安装
  - - 2.1.2.1 通过终端进行安装
    - 2.1.2.2 通过解释器进行安装
- 2.2 在GPU上安装
- - 2.2.1 对于Linux和macOS用户
  - 2.2.2 对于Windows用户
三、常见问题及解决方法
- 3.1 pip版本过低
- - 3.1.1 命令行更新pip
  - 3.1.2 在Pycharm更新
  - - 3.1.2.1 在终端更新
    - 3.1.2.2 在解释器更新
- 3.2 numpy库安装失败
- - 3.2.1 安装低版本的MXNet
  - 3.2.2 安装visual studio
总结

前言

作者是深度学习方面的初学者，本文是作者对于安装MXNet框架时所遇到的一些问题以及所遇问题相应的解决方法所作出的总结，如有错误，请私信指正，谢谢。

一、什么是MXNet？

MXNet是亚马逊选择的深度学习库。它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流程图，为多GPU配置提供了良好的配置，有类似于Lasange和Blocks更高级别的模型构建块，并且可以在你想象的任何硬件上运行（包括手机）。对Python的支持只是其冰山一角。MXNet同样提供了对R、Julia、C++、Scala、Mathlab和Javascript的接口。

二、MXNet的安装

在安装深度学习框架之前，需要检查自己的计算机上是否有可用的GPU，例如：可以查看计算机是否装有NVIDIA并已经安装CUDA。如果计算机上没有GPU，则可以选择安装在CPU上。

2.1 在CPU上安装

在CPU上安装MXNet可以分为两种方法：一种通过命令行窗口安装，一种通过Pycharm进行安装。接下来将详细介绍这两种方法。

2.1.1 在命令行窗口

代码如下：

C:\Users\qwqlry>pip install mxnet==1.7.0.post1

1.7.0.post1指的是MXNet的版本。若不指定安装版本也可以进行安装，但会存在MXNet安装版本与Python版本不匹配的现象。
代码如下：

C:\Users\qwqlry>pip install mxnet

2.1.2 在Pycharm上安装

在Pycharm上安装可以分为：通过终端进行安装；通过解释器进行安装。

2.1.2.1 通过终端进行安装

2.1.2.2 通过解释器进行安装

2.2 在GPU上安装

在GPU上安装时，需要知道安装的CUDA的版本。可以通过如下方式进行查询版本。
代码如下：

nvcc --version

或者

cat/user/local/cuda/version.txt

若假设电脑上已经安装了CUDA版本则可以通过以下方式进行安装。

2.2.1 对于Linux和macOS用户

pip install mxnet-cuxx==1.7.0

2.2.2 对于Windows用户

pip install mxnet-cuxx==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python

在安装时可以根据CUDA的版本改变mxnet-cuxx的最后一位数字，例如：CUDA8.0是cu80.

三、常见问题及解决方法

目前作者遇到的问题有两个：pip版本过低、numpy库报错。

3.1 pip版本过低

当pip版本过低时终端会给出提示信息，此时则只需要根据提示信息更新pip就行了。
同样pip的更新也可以分为：在命令行窗口更新和Pycharm更新。
查询pip版本的代码如下：

C:\Users\qwqlry>pip show pip
Name: pip
Version: 21.1.1
Summary: The PyPA recommended tool for installing Python packages.
Home-page: https://pip.pypa.io/
Author: The pip developers
Author-email: distutils-sig@python.org
License: MIT
Location: d:\python\lib\site-packages
Requires:
Required-by:

3.1.1 命令行更新pip

代码如下：

C:\Users\qwqlry>python -m pip install --upgrade pip

3.1.2 在Pycharm更新

在Pycharm更新同样可以分为在终端更新和在解释器更新。

3.1.2.1 在终端更新

3.1.2.2 在解释器更新

3.2 numpy库安装失败

错误详情如下图所示：

在遇到该问题的时候，作者开始以为是numpy库有问题，然后自行下载了numpy库，结果问题没有解决。于是作者在网上查找资料了解到具体原因：MXNet版本和Python版本不匹配。此时则可以通过降低MXNet的版本来解决问题。通过此方法作者下载了低版本的MXNet进行安装并且安装成功了。但是，作者觉得应该有其他解决方法，于是逐一排查错误提示信息，最后发现提示信息中有如下提示

因此对visual studio进行了安装。修改完后则重新安装所需要的版本的MXNet，此时显示安装成功。

3.2.1 安装低版本的MXNet

代码如下：

C:\Users\qwqlry>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mxnet==0.11.0
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

此时就拥有了版本为0.11.0的MXNet。

3.2.2 安装visual studio

点击此处即可下载visual studio

总结

本文主要讲了什么是MXNet；如何在CPU、GPU上安装MXNet；以及对MXNet安装过程中出现的常见问题给出了具体的解决方法。本文仅供学习，如有错误，请批评指正，谢谢！

MXNet安装方法与常见问题解决相关推荐

discuz！5.5.0安装方法及常见问题解决
今下午在前几天刚组好的windows xp sp2+apache2.2.4+mysql6.0+php5.2.3(下一次做成LAMP--Linux+ Apache+Mysql+PHP)的环境下装了 ...
麦块我的世界盒子java安装失败_我的世界中国版安装问题大全常见问题解决方法...
我的世界中国版安装问题大全常见问题解决方法.我的世界中国版测试开始了,小编给大家总结了常见的一些问题解决方法,希望对大家有所帮助. Q:为什么多次点击桌面快捷键或者任务栏快捷键,启动不了我的世界启动 ...
Ubuntu16.04 CUDA和GPU的最简最全安装方案及常见问题解决方法，GTX1080 Ti 和 RTX2080 Ti 亲测！
Ubuntu 16.04 Nvidia Driver+tensorflow-gpu+cuda+cudnn 安装文档本文采用 CUDA 一站式驱动安装方案,文末附有安装常见问题解决方法 RTX 208 ...
Linux中常见软件安装方法及常见管理方法
软件安装及管理一.软件的类型二.Tar包安装.升级.卸载(必须会) 三.RPM软件包安装及管理(必须会) 四.脚本安装.升级.卸载五.SRPM包安装(知道就行,很少用) 一.软件的类型 1.软件 ...
VMware12安装虚拟机教程、Ubuntu16.04安装教程、常见问题解决方法
虚拟机.Linux操作系统介绍及下载地址虚拟机VMware Workstation Pro 12.1.0 for Windows下载地址: http:// www. vmware.com/cn/ ( ...
python3安装常见问题_Python3下安装spyder及常见问题解决
环境:Windows 10 64bit 安装Python环境 Python3.6.8download 进入选择适合自己的安装包,64位可直接点击下载 Windows x86-64 executable ...
关于网页导航栏制作的几种方法与常见问题解决（新人向）
无序列表是html页面排版经常用到的非常实用的标签,但是新手在使用无序列表时,经常会在横向排版上出现问题,笔者在这里提供了笔者在使用无序列表制作网页导航栏时的几种方法与常见问题的解决问题.(以css内 ...
打开注册表编辑器的方法及常见问题解决
原文地址: http://www.ijinshan.com/zt/ws_zmdkzcb.shtml 摘要:在我们的电脑出现问题或需要更改设置时,常常需要打开注册表进行操作解决.那么怎么打开注册表编辑器 ...
windowbuilder安装过程及常见问题解决
windowbuilder插件是eclipse中可以进行安装的软件,可以像vb那样进行界面拖拽与设计,但是现在的一些安装教程与实际不符,东拼西凑出现了很多问题,我也是踩了很多坑,希望这篇文章可以帮助到 ...

MXNet安装方法与常见问题解决

文章目录

前言

一、什么是MXNet？

二、MXNet的安装

2.1 在CPU上安装

2.1.1 在命令行窗口

2.1.2 在Pycharm上安装

2.1.2.1 通过终端进行安装

2.1.2.2 通过解释器进行安装

2.2 在GPU上安装

2.2.1 对于Linux和macOS用户

2.2.2 对于Windows用户

三、常见问题及解决方法

3.1 pip版本过低

3.1.1 命令行更新pip

3.1.2 在Pycharm更新

3.1.2.1 在终端更新

3.1.2.2 在解释器更新

3.2 numpy库安装失败

3.2.1 安装低版本的MXNet

3.2.2 安装visual studio

总结

MXNet安装方法与常见问题解决相关推荐

最新文章

热门文章