【AI】MXNet(CPU+GPU) Windows10系统开发环境搭建

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MXNet Windows10系统开发环境搭建

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1、安装Miniconda

下载地址：https://conda.io/miniconda.html
$~~~~~~~~$根据自己系统选择相应版本下载。Miniconda就像是python的一个集成开发环境，由它管理包的安装和卸载等，省去了单独安装Python和一些库（例如numpy）的麻烦。建议安装Python3版本的，安装时候勾选如下图所示，会自动添加python环境变量到系统：

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2、安装MXnet

1. 打开miniconda
   

2. 换源
   conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

3. 安装opencv
   conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3

4. 安装openblas（可选，安装失败可先跳过此步骤）
   conda install -c https://conda.anaconda.org/willyd openblas

5. 下载mxnet
   Mxnet有编译好的cpu和gpu版本的，所以我们可以直接下载下来进行配置，免去了自己下载cmake和配置vs进行编译的步骤。
   下载地址：https://github.com/yajiedesign/mxnet/releases
   

6. 安装CPU版本MXnet
   解压cpu版本的mxnet，用命令行进入到该目录的python目录，执行：
   python steup.py install
   等待安装完毕。
   解压vc14 base package v2，运行该目录下的setupenv.cmd，会自动设置环境变量。

7. 安装GPU版本的MXnet
   首先安装CUDA，见我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/qq153471503/article/details/82870644
   解压GPU版本的mxnet，用命令行进入到该目录的python目录，执行：
   python steup.py install
   等待安装完毕。
   解压vc14 base package v2，运行该目录下的setupenv.cmd，会自动设置环境变量。

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3、测试

1. 安装PyCharm：百度自行下载安装，跟安装个QQ的难度没什么区别。
2. 打开PyCharm新建工程设置如下：
   
3. 复制以下源码

import mxnet as mx;
import numpy as np;
import cv2 as cv;

'''
测试opencv
'''
def Test_Opencv(img_name):
    img = cv.imread(img_name)
    cv.imshow('test photo', img)
    cv.waitKey(300)
    return

'''
测试mxnet cpu版本
'''
def Test_MXnetCPU():
    array = mx.nd.ones(1)
    print(array.asnumpy())
    return

'''
测试CPU版本
'''
def Test_MXnetGPU():
    array = mx.nd.ones(1, mx.gpu())
    print(array.asnumpy())
    return

Test_Opencv('c:\\test.png')
Test_MXnetCPU()
Test_MXnetGPU()

4. 效果
   

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ends…