前言

本文简介安装mxnet深度学习框架，下边开始对深度学习框架mxnet进行介绍和使用

一、MXNet的前世今生

MXNet 是亚马逊(Amazon)选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库之一。它拥有类似于 Theano 和 TensorFlow 的数据流图，为多 GPU 配置提供了良好的配置，有着类似于 Lasagne 和 Blocks 更高级别的模型构建块，并且可以在你可以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、Matlab，和 Javascript 的接口。

MXNet 是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。像MXNet这样的加速库提供了强大的工具来帮助开发人员利用GPU和云计算的全部功能。虽然这些工具通常适用于任何数学计算，但MXNet特别强调加速大规模深度神经网络的开发和部署。特别是，我们提供以下功能：

• 设备放置：使用MXNet，可以轻松指定每个数据结构的生存位置。
• 多GPU培训：MXNet可以通过可用GPU的数量轻松扩展计算。
• 自动区分：MXNet自动执行曾经陷入神经网络研究的衍生计算。
• 优化的预定义图层：虽然您可以在MXNet中编写自己的图层，但预定义的图层会针对速度进行优化，优于竞争库。

MXNet 官方自我评价：MXNet结合了高性能，干净的代码，高级API访问和低级控制，是深度学习框架中独一无二的选择。

二、mxnet的安装

mxnet安装如果不出意外都比较简单

1.CPU安装

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

2.GPU安装，以cuda10.1为例

pip install mxnet.cu101  -f https://dist.mxnet.io/python

注意这里都引入了mxnet的源，因为一般第三方更新源无法下载mxnet的比较新的版本(基本上会少2代)，需要直接从官网下载才能保证是最新的版本

三、报错提醒

gpu版本安装完无法直接导入，因为缺少cuda的动态链接库
比如：
mxnet.cu101 == 1.7.0
代表使用的是cuda10.1，如果是mxnet.cu110代表的是cuda11.0，这个根据电脑安装的cuda版本确定，以及根据计算机的算力确定cuda的版本；
然后把对应的cuda的dll全部拷贝到python/Lib/site-packages/mxnet下

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深度学习框架【MxNet】的安装

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