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@StarSky 2018-04-18T07:44:35.000000Z 字数 1195 阅读 668

2018-04-17 mxnet 编译安装(linux)

DeepLearing


source 脚本自启动

$ vim ~/.bashrc 

深度学习手册:http://zh.gluon.ai/chapter_computer-vision/index.html

官方 tutorial:https://mxnet.incubator.apache.org/install/index.html
前几步 install cuda OpenBLAS OpenCV 暂且按下不表。

配置系统文件startconda.sh :

  1. export PREFIX=/export/docker/JXQ-23-46-48.h.chinabank.com.cn/saber/mxnet_env/mxnet_2.7
  2. export PATH=$PREFIX/bin:$PATH
  3. export LD_LIBRARY_PATH=$PREFIX/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  4. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64/
  5. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin/
  6. export CUDA_HOME=$PREFIX/lib
  7. export PKG_CONFIG_PATH=$PATH:/export/docker/JXQ-23-46-48.h.chinabank.com.cn/saber/mxnet_env/mxnet_2.7/pkgs/opencv-gpu-2.4.13-py27_0/lib/pkgconfig

Download MXNet sources and build MXNet core shared library.

make -j $(nproc) USE_OPENCV=1 USE_BLAS=openblas USE_CUDA=1 USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda USE_CUDNN=1 USE_LAPACK=1 

如果提示 warning:

lapack usage not enabled

需要 conda install lapack 并在编译时设置 USE_LAPACK = 1

如果提示 error:

/bin/sh: nvcc: command not found
make: *** [obj/convolutional_kernels.o] Error 127

需要注意系统 PATH 是否已将 cuda 正确添加。
如果提示error:

/bin/ld: cannot find -lcudnn

需要 conda install cudnn

Install the MXNet Python binding

conda install graphviz
conda install requests

cd ~/mxnet/incubator-mxnet/python

python setup.py install --user    
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