操作系统:

  64位Windows10

mxnet的Windows预编译版本:下载地址

  分为不支持GPUs和支持GPUs版并,一般选择GPUs版本。

  将下载的压缩包解压,比如解压到D:\mxnet。然后双击执行,目录下的 setupenv.cmd 文件,即设置好环境。

语言包安装:

  下载安装安装python:下载地址

  执行如下命令安装 numpy包:

pip install numpy

  设置环境变量:

    假设mxnet是解压在D:\mxnet,则设置 PYTHONPATH=d:\mxnet\python

  语言支持,安装完毕。

测试安装是否正常:

  安装wget:(运行案例脚本 train_mnist.py,要使用到)

    下载地址

    设置好环境变量,将wget加入PATH查找路径。

  下载mxnet源代码:

    直接下载源代码包:下载地址

      解压压缩包。

    或者通过如下git命令下载

git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet

    修改目录下的 python example/image-classification/train_mnist.py 文件,将 此文件的第七行开始的 _download() 函数,修改为如下,保存:

def _download(data_dir):
## fix for windows
data_dir = data_dir.replace("/", "")
if not os.path.isdir(data_dir):
os.system("mkdir " + data_dir)
os.chdir(data_dir) ## fix for windows
if (not os.path.exists('mnist.zip')):
os.system("wget http://webdocs.cs.ualberta.ca/~bx3/data/mnist.zip") if (not os.path.exists('train-images-idx3-ubyte')) or \
(not os.path.exists('train-labels-idx1-ubyte')) or \
(not os.path.exists('t10k-images-idx3-ubyte')) or \
(not os.path.exists('t10k-labels-idx1-ubyte')):
     ## fix for windows
os.system("unzip -u mnist.zip")
## os.system("unzip -u mnist.zip; rm mnist.zip")
os.chdir("..")

  在train_mnist.py脚本中,由于使用了linux的系统命令,所以必须修改。由于我的系统已安装了git,所以有unzip命令,但缺少wget,故安装wget。

  打开命令提示符执行命令:

  cpu only:

python example/image-classification/train_mnist.py

  GPUs计算:

python example/image-classification/train_mnist.py --network lenet --gpus 0

  

  如果执行正常,则恭喜你,可以使用mxnet开发程序了。

    

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