Wenn ich mit Deep Learning lerne, mache ich mir Sorgen, dass es einige Zeit dauern wird Derzeit läuft MXNet oder CNTK mit hoher Geschwindigkeit, daher habe ich versucht, MXNet zu installieren. Das Originaldokument ist ein bisschen alt, oder? Weil es einen Ort gab, an den ich dachte Ich habe das Verfahren, das ich erstellt habe, als Memorandum geschrieben.
Die neueste Version der vorgefertigten Version von Windows kann von der folgenden Site heruntergeladen werden
https://github.com/yajiedesign/mxnet/releases
Laden Sie zunächst das zugehörige Bibliothekspaket von vc12 oder vc14 herunter.
Da python3.5 mit vc14 erstellt wurde, wählen Sie das vc14-Basispaket (ca. 73 MB) entsprechend aus.
Laden Sie als Nächstes die vorgefertigte Version des Hauptgeräts herunter. Ich denke, Cuda ist fertig, also lade die GPU-Version herunter (ca. 18 MB). Da es im 7z-Format komprimiert ist, http://forest.watch.impress.co.jp/library/software/7zip/ Laden Sie das Dekomprimierungswerkzeug herunter.
In der Dokumentation wird angegeben, dass es auf c: \ mxnet erweitert wird. Ich habe die folgenden Ordner entsprechend erstellt und erweitert.
c:\work\mxnet
Stellen Sie 7z für das vc14-Basispaket bereit.
War inklusive. Wenn Sie sich 3rdparty / cudnn / Readme.txt ansehen, heißt es, dass Sie DL und cudnn selbst platzieren sollten. Stellen Sie diesmal cudnn 5.1 ein. Wenn Sie sich 3rdparty / cudart / ansehen, steht übrigens cudart64_80.dll, also eine Kombination aus CUDA8.0 64bit + cudnn 5.1 (aktualisiert je nach heruntergeladener Version).
Und kopierte die extrahierte Datei unter 3rdparty / cudnn.
Extrahieren Sie als Nächstes die Datei 2017XXXX_mxnet_x64_vc14_gpu Kopieren Sie nach prebuildbase_win10_x64_vc14. Im bisherigen Zustand
c:\work\mxnet\prebuildbase_win10_x64_vc14\
Es ist geworden.
In der Dokumentation heißt es, setupenv.cmd auszuführen und mit python / setup.py zu installieren. Zunächst wird jedoch davon ausgegangen, dass es in einer virtuellen Umgebung für mxnet verwendet wird.
Anaconda eignet sich als virtuelle Umgebung für Windows. Sie können die Vollversion herunterladen, aber wenn Sie nur das Nötigste installieren möchten, ist Miniconda eine gute Wahl. Aufgrund des opencv-Pakets wird als Python ** 3.5 ** verwendet.
Der Name der virtuellen Umgebung wird mit -n angegeben, und hier ist es mxnet (es spielt keine Rolle). Geben Sie danach Version 3.5 mit python = 3.5 an. Da Numpy, Scipy und Cython erforderlich sind, stellen Sie diese zum Zeitpunkt der Installation ein. ipython ist einfach zum Testen zu verwenden, installieren Sie es also, während Sie gerade dabei sind.
conda create -n mxnet python=3.5 numpy scipy cython ipython
Es wird heruntergeladen und in c: \ Anaconda3 \ envs \ mxnet installiert.
Bei erfolgreicher Einstellung über die Eingabeaufforderung, die diese virtuelle Umgebung verwendet
activate mxnet
Es wird ein Zustand, die virtuelle Umgebung zu verwenden.
Wenn Sie sich setupenv.cmd ansehen, wird die Pfadeinstellung zum Ordner "3rdparty" zu Ihrem PATH hinzugefügt. Es schlägt jedoch fehl, wenn die PATH-Zeichenfolge bereits 1024 überschreitet.
Hier müssen Sie der Umgebungsvariablen PATH den absoluten Pfad der folgenden Ordner hinzufügen.
Kurz gesagt, ich habe ein Skript erstellt, um diese Pfade festzulegen. Als Datei mit dem Namen c: \ work \ mxnet \ mxnetenv.bat
set MXNET_HOME=c:\work\mxnet\prebuildbase_win10_x64\vc14
set MXNET_DEPEND=%MXNET_HOME%\3rdparty
set MXNET_PATH=%MXNET_DEPEND%\openblas\bin;%MXNET_DEPEND%\gnuwin;%MXNET_DEPEND%\vc;%MXNET_DEPEND%\opencv;%MXNET_DEPEND%\cudart;%MXNET_DEPEND%\cudnn\bin;%MXNET_HOME%\lib
set PATH=%MXNET_PATH%;%PATH%
Erstellt. ** Setzen Sie MXNET_HOME auf Ihren eigenen Pfad zurück **. Wenn Sie mxnet verwenden möchten, starten Sie zuerst diese mxnetenv.bat.
An diesem Punkt können Sie es als Python-Paket installieren. Es ist als erweitert in c: \ work \ mxnet geschrieben, aber bitte lesen Sie es entsprechend.
activate mxnet
cd c:\work\mxnet
mxnetenv.bat
cd %MXNET_HOME%\python
python setup.py install
Bedeutung,
Anschließend wird die Einstellung gestartet und die Installation abgeschlossen, während andere fehlende Bibliotheken heruntergeladen werden.
Überprüfen Sie nun, ob Sie es installiert haben. Starten Sie Python in der virtuellen Umgebung
import mxnet as mx
a = mx.nd.ones((2,3))
print((a*2).asnumpy())
Wenn es keine Fehler gibt, wird es wie folgt sein (hier wurde ipython verwendet)
(mxnet) c:\work\mxnet> ipython
In [1]: import mxnet as mx
In [2]: a = mx.nd.ones((2, 3));
In [3]: print ((a*2).asnumpy());
[[ 2. 2. 2.]
[ 2. 2. 2.]]
Ich habe OpenCV3 und jupyter installiert, weil es unpraktisch wäre, irgendetwas zu tun.
conda install -c menpo opencv3
conda install jupyer matplotlib
(OpenCV3-Pakete sind kein Standard. Aus diesem Grund haben wir uns für 3.5 entschieden, da es derzeit nicht für Python 3.6 vertrieben wird.)
jupyter-notebook
Starten Sie also jupyter, erstellen Sie eine neue Datei mit "New" - "Python3" und testen Sie, ob der vorherige Testbefehl erfolgreich ist.
Im MXNet-Tutorial gibt es auch ein Beispiel zum Zeichnen eines Diagramms Es ist besser, graphviz im Voraus zu installieren.
Ich denke, dass Sie jetzt die neueste Version von mxnet verwenden können, aber Tests wie mnist sind die nächste Gelegenheit ...