Ubuntu16.04,GPU1080Ti,cuda8.0,cudnn5.0,opencv3.0安装MXNet

想安装MXNet主要是想跑一下DSDD这个算法

参考链接有:

http://www.52cs.org/?p=639

https://blog.youkuaiyun.com/xierhacker/article/details/53409663

https://blog.youkuaiyun.com/qq_35658245/article/details/73512070

https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/1104

https://blog.youkuaiyun.com/chenhaifeng2016/article/details/67634763

首先,我是下载MXNet,

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

接着将make目录下的config.mk复制到mxnet目录下,打开,进行编辑,修改的地方有

USE_CUDA = 0改为1

USE_CUDA_PATH = /usr/local/cuda

USE_CUDNN = 1

基本就这三处,

然后开始:

make -j16

刚开始的时候一直出现错误,没有一个libppicv,但是我查了好多都没找到问题,在上面第三个链接里面也有这个问题,说是和opencv有关,于是,重新打开config.mk,找到opencv那个,将1改为3,因为我安装的opencv时opencv3.0,然后重现make clean_all,make -j16成功.

然后准备测试mnist,进入examples/image-classification目录下,

先执行pip install requests

然后再执行python train_mnist.py --network mlp

出现错误,/home/xubo/mxnet/python/mxnet/../../lib/libmxnet.so: undefined symbol: _ZN2cv3MatC1ERKS0_RKNS_5Rect_IiEE

查了下,在上面第四个链接里,执行make clean_all,然后重新编译,成功,

(补充,在使用python之前,需要添加使用python的路径,可以采用echo $PYTHONPATH来查看,有可能没有将mxnet中的python添加进来,所以,可以执行export PYTHONPATH=/home/xubo/mxnet/python,然后再使用python,只有这样,你才能正确使用python,才能执行python,然后import mxnet,才能成功.)

成功界面如下:

可以利用gpu加速一下,python train_mnist.py --network mlp --gpus 0

结果如下:

可以看出,确实快了一些.

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