Allyli0022的专栏

一开始使用 sudo apt-get install python-requests，但安装失败；随后使用 pip install requests，安装成功。原因未知。

解决/usr/bin/ld: cannot find -lxxx问题libcufft，libnpps，libnppi，libnppc，libcudart是cuda的库，搜索/usr/local/cuda-7.5/lib64，发现了libcufft.so.7.5，libnpps.so.7.5，libnppi.so.7.5，libnppc.so.7.5，libcudarts.so.7.5，既然报错

换函数

网上一直没有mxnet的c接口，在自己封装的c接口中，编译通过，在运行的时候出现此问题，调试很久不得解，从而放弃，不得已只能用官网的python接口进行训练

原因是虽然我电脑有两块GPU，但是只能用独立的

调试参数解决：import mxnet as mxdef get_symbol(num_classes, **kwargs): input_data = mx.symbol.Variable(name="data") # stage 1 conv1 = mx.symbol.Convolution( data=input_data, kernel=(1

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, BL

原文：https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797神经网络本质上是一种语言，我们通过它来表达对应用问题的理解。例如我们用卷积层来表达空间相关性，RNN来表达时间连续性。根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取，我们将不同大小的层按一定原则连接起来。近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升，神经网络也变得越来越深和大。例如最近几次imagnet竞赛的冠

机器环境：Win10-64bit，已装了WinPython-64bit-3.4.3.2、CUDA8.0、VS2013 update5一、获取MXNet：    git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet二、安装其他依赖：    需要OpenCV、OpenBLAS、CuDNN、CUDA    1. O