在学习<动手学深度学习>内容是,该内容用的是mxnet框架,在电脑本地安装过程中又容易出现错误,怎么也安装不上,所有的条件都尝试了. 汗颜,指的另谋他法. 只有在谷歌的学习平台上安装使用https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true使用. 安装方式 !pip install mxnet-cu92 参考: 检验是否安装正确Validate Your MXNet Installation import mx

code { white-space: pre } div.sourceCode { } table.sourceCode,tr.sourceCode,td.lineNumbers,td.sourceCode { margin: 0; padding: 0; vertical-align: baseline; border: none } table.sourceCode { width: 100%; line-height: 100% } td.lineNumbers { text-align

[引言]最近接手了公司的关于虫子识别的项目,使用MXNet框架开发,但是实际用的是Deformable-ConvNets. Deformable-ConvNets为微软研究研究院提出的可变卷积网络,可用于对图像中大小不一的物体识别,不是单单识别图中的猫和狗(它们都一般大小),而识别图像中不同种类的虫子(虫子本身小,而且难以区分),在这样的场景下很适合用可变卷积Deformable-ConvNets. MXNet本身灵活,扩展性强,根据 https://github.com/msracver/De

安装mxnet GPUsudo pip install mxnet-cu80==1.1.0 推荐pip安装mxnet,土豪gpu版本: pip install mxnet-cu90==1.0.0 豪华至尊gpu+mkl版本 pip install mxnet-cu90mkl==1.0.0 (1)使用系统python验证,命令行中输入:python 1,cpu: from mxnet import ndx = nd.array([1,2,3])x.contextcpu(0) 2,GPU from

类似于上一篇文章 Anaconda3.6    python3.6.5   cuda9.0+   cudnn7.0 安装MXNet 1.设置清华源 conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 2.安装MXNet pip install --pre mxnet-cu80 -i https://pypi.douban.com/simple 3.测试 测试地址:http

安装MXNet 1.安装 CUDA8.0对应的mxnet版本是mxnet-cu80(同理如果是CUDA9.0对应版本则是mxnet-cu90). 如果pip安装过慢,请参考 Ubuntu16.10下配置pip国内镜像源加速安装进行加速.   $ sudo pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0   2.验证安装成功 $ python或者python3   # 在python命令行中import mxnet,不报错即安装成功 import mxnet as

1.根据自己的需求安装mxnet:https://hub.docker.com/u/mxnet 2.拉取镜像: nvidia-docker pull mxnet/python:1.5.0_gpu_cu90_py2 3.通过docker images查看镜像 4.通过镜像创建mxnet-insightface守护式容器 nvidia-docker run --name='mxnet-insightface' -dit mxnet/python:1.5.0_gpu_cu90_py2 /bin/bas

# 在有网络的同系统机器上运行以下命令:pip download mxnet# 目前mxnet版本为1.3.0,执行后当前目录得到以下文件: # . # ├── certifi--py2.py3-none-any.whl # ├── chardet--py2.py3-none-any.whl # ├── graphviz--py2.py3-none-any.whl # ├── idna-2.6-py2.py3-none-any.whl # ├── mxnet-.post0-py2.py3-non

pip install mxnet-cu90 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 安装sklearn时总报错 ERROR: scikit-learn requires Python '>=3.5' but the running Python is 2.7.13 经查知最新支持py2.7的是0.20版本,安装: pip install -U scikit-learn==0.20 -i http://pyp

安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

Centos下安装MXNET,参考官方文档http://mxnet.io/get_started/setup.html#prerequisites, 一.安装python的mxnet步骤如下: #!/usr/bin/env bash ###################################################################### # This script installs MXNet for Python along with all require

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

[框架安装趟雷指南]Ubuntu+1060+cuda+cudnn+Keras+TH+TF+MXnet https://zhuanlan.zhihu.com/p/23480983 天清 9 个月前 写这篇文章的问题是为了回报社会,同时纪念长达一周的地狱般的安装(折腾)过程. 本文不一定是最佳安装方法,也不一定适合每一个人,主要目的是帮助大家避坑. 已经更到安装完毕keras+th+tf并开启gpu支持,如果发现有任何错误请务必指正. 感谢一切在安装过程中给予我帮助的文档作者.群友.同行,感谢清华大

ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =

普通目录 R-package, R语言API, 因为用的python, 所以对R暂时不感兴趣 amalgamation, 将整个mxnet库打包成一个文件, 以方便直接在客户端调用, 如Android, JS, IOS. cmake, 用于构建Makefile. 我以前搭建环境时直接修改config.mk, 没用过cmake. 稍微查了下, 大概应该是能自动找到依赖库的位置, 如CUDA, BLAS. 具体的还不了解. docker. 用于构建mxnet的docker镜像. 目前也只知道dock

安装mxnet还是遇到不少麻烦事,现在简单记一下,挖个坑,后续详细补充,打算写一下我的mxnet探索之旅. 更新: 具体安装mxnet,cuda,opencv过程已经补坑——点击进入 不知道为什么,在cuda7.5+ubuntu14.04amd64 + opencv2.4.13时,会显卡驱动有问题,无法显示桌面.但是可以正常使用.后续我改为16.04+cuda8.0rc+opencv2.4.13,解决了桌面显示问题且正常使用,但是在想把opencv2.4.13换为opencv3.10时,编译op

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要

在这篇文章中没有直接使用MXNet官方提供的docker image,而是从一个干净的nvidia/cuda镜像开始,一步一步部署mxnet需要的相关软件环境,这样做是为了更加细致的了解mxnet的运行环境,方便后续我们更加灵活的去修改相关的配置. 1. 通过docker创建干净的系统环境 docker run -itd --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3 --name=mxnet-cu90 -p 9999:8888 -p 1234:22

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python