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jeffersonz:
请问大神,这个插件记录下来的脚本为什么不能再Extendscr ...
PhotoShop - 记录PS的所有操作为JavaScript代码 -
cherishLC:
Andy__Zou 写道cherishLC 写道Andy__Z ...
Eigen的编译选项;MKL的使用 -
Andy__Zou:
cherishLC 写道Andy__Zou 写道cherish ...
Eigen的编译选项;MKL的使用 -
cherishLC:
Andy__Zou 写道cherishLC 写道Andy__Z ...
Eigen的编译选项;MKL的使用 -
Andy__Zou:
cherishLC 写道Andy__Zou 写道 您好,您的工 ...
Eigen的编译选项;MKL的使用
MXnet (mix net)类似Caffe,Tensorflow,是一个深度学习框架,
优点是很省显存,,而且windows下也能用~~
Mxnet是DMLC的子项目:http://dmlc.ml/
Mxnet官网:http://mxnt.ml/en/latest//
windows下安装GPU版本参见我的另一篇博文(需要先看完这篇):http://cherishlc.iteye.com/blog/2302981
官方安装教程(各种平台下):http://mxnt.ml/en/latest/how_to/build.html
Ubuntu下安装GPU版:http://phunter.logdown.com/posts/314562
官方已经编译好的版本:https://github.com/dmlc/mxnet/releases
下面进入windows安装环节(Python环境):
1、下载mxnet
平时不怎么用Github,这次还是直接点网页上的按钮--下载zip,结果发现mxnet要依赖的DMLC的其他项目并没有一起下载,干脆先装了一个Github windows客户端:https://desktop.github.com/
之后,进入mxnet的Github:https://github.com/dmlc/mxnet
如下图,依次点击Clone or download -> Open in desktop
2、下载openBLAS和openCV
openBLAS(解压就行):https://sourceforge.net/projects/openblas/files/v0.2.14/
注意:需要下载mingw64_dll.zip和OpenBLAS-v0.2.14-Win64-int32.zip两个文件!
注意:DLL所在目录需要添加到环境变量path中,并重新登录
据说也可以用mkl,,这次懒得整了,有兴趣的看看我以前的博文:http://cherishlc.iteye.com/blog/2109069
openCV:N年前装的了,解压后用CMake生成VS工程并编译
3、安装python和numpy
numpy不好装,直接下载个Anaconda完事儿:https://www.continuum.io/downloads
4、增强VS对C++11的支持
用的是Visual Studio 2013进行编译;需要先升级从而增强对C++11的支持:
5、用CMake生成VS工程
指定好mxnet所在目录后,同时要指定生成目录为./mxnet/build,否则生成的libmxnet.dll不在默认目录下,配置python时还要重新将libmxnet.dll拷贝到其他目录!!
点Configure,会出现一些错误,需要做以下事情:
之后,点击generate生成Visual Studio工程。
6、编译mxnet
打开mxnet.sln,注意编译选项改成release,x64模式, Ctrl+Shift+B编译所有工程,生成的mxnet.dll就会出现在./build/release文件夹下了。
7、配置mxnet的python包
在mxnet/python 目录下, 运行cmd ,输入命令
安装过程如下图:
对python不熟,貌似是egg安装:http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/8876658
执行结束后,会在Anaconda3安装目录下的\Lib\site-packages中多出一个mxnet-0.5.0-py3.5.egg文件夹; 此外,会在easy-install.pth文件中多出一行:./mxnet-0.5.0-py3.5.egg
优点是很省显存,,而且windows下也能用~~
Mxnet是DMLC的子项目:http://dmlc.ml/
Mxnet官网:http://mxnt.ml/en/latest//
windows下安装GPU版本参见我的另一篇博文(需要先看完这篇):http://cherishlc.iteye.com/blog/2302981
官方安装教程(各种平台下):http://mxnt.ml/en/latest/how_to/build.html
Ubuntu下安装GPU版:http://phunter.logdown.com/posts/314562
官方已经编译好的版本:https://github.com/dmlc/mxnet/releases
下面进入windows安装环节(Python环境):
1、下载mxnet
平时不怎么用Github,这次还是直接点网页上的按钮--下载zip,结果发现mxnet要依赖的DMLC的其他项目并没有一起下载,干脆先装了一个Github windows客户端:https://desktop.github.com/
之后,进入mxnet的Github:https://github.com/dmlc/mxnet
如下图,依次点击Clone or download -> Open in desktop
2、下载openBLAS和openCV
openBLAS(解压就行):https://sourceforge.net/projects/openblas/files/v0.2.14/
注意:需要下载mingw64_dll.zip和OpenBLAS-v0.2.14-Win64-int32.zip两个文件!
注意:DLL所在目录需要添加到环境变量path中,并重新登录
据说也可以用mkl,,这次懒得整了,有兴趣的看看我以前的博文:http://cherishlc.iteye.com/blog/2109069
openCV:N年前装的了,解压后用CMake生成VS工程并编译
3、安装python和numpy
numpy不好装,直接下载个Anaconda完事儿:https://www.continuum.io/downloads
4、增强VS对C++11的支持
用的是Visual Studio 2013进行编译;需要先升级从而增强对C++11的支持:
- 下载Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=41151
- 卸载"Microsoft Visual C++ 2013 Redistributable (x64)", 否则安装CTP时会出现0x80070666错误
- 安装CTP
- 拷贝C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP内的文件到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC (注意:如果VS的安装目录不是默认目录,则上述目录依然存在,但应该拷贝到对应的安装目录下!)
5、用CMake生成VS工程
指定好mxnet所在目录后,同时要指定生成目录为./mxnet/build,否则生成的libmxnet.dll不在默认目录下,配置python时还要重新将libmxnet.dll拷贝到其他目录!!
点Configure,会出现一些错误,需要做以下事情:
- 去掉CUDA和CuDNN的勾选(否则要安装CUDA和CuDNN)
- 指定OpenBLAS的include目录和lib文件位置(见下图);注意是.dll.a的动态链接版本!
- 指定openCV的编译目录(见下图)
之后,点击generate生成Visual Studio工程。
6、编译mxnet
打开mxnet.sln,注意编译选项改成release,x64模式, Ctrl+Shift+B编译所有工程,生成的mxnet.dll就会出现在./build/release文件夹下了。
7、配置mxnet的python包
在mxnet/python 目录下, 运行cmd ,输入命令
python setup.py install
安装过程如下图:
对python不熟,貌似是egg安装:http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/8876658
执行结束后,会在Anaconda3安装目录下的\Lib\site-packages中多出一个mxnet-0.5.0-py3.5.egg文件夹; 此外,会在easy-install.pth文件中多出一行:./mxnet-0.5.0-py3.5.egg
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