在Win7编译和安装MxNet

mxnet目录结构

http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/5584407.html

编译MxNet的目标：生成libmxnet.dll

操作系统：Win7 X64 Sp1

编译器：MxNet源代码要求编译器支持C++ 11特性，故选用Visual C++ 2015编译

构建工具：cmake-gui

OpenBLAS编译：

OpenBLAS(Open Basic Linear Algebra Subprograms)是开源的基本线性代数程序库，是一个优化的高性能多核BLAS库，主要包括矩阵与矩阵、矩阵与向量、向量与向量等操作。

源码下载地址： https://github.com/xianyi/OpenBLAS/releases

OpenBLAS安装目录中应包含以下文件

OpenBLAS_install/include文件中需包含OpenBLAS\lapack-netlib\CBLAS\include\cblas.h文件，并将该文件中#include "cblas_mangling.h"行注释掉

opencv编译：

opencv直接解压就行的

MnNet编译

使用Cmake生成Visual Studio 14 2015 64位项目文件 
生成时注意Cmake输出提示，必要时手动选择CUDA、CuDNN、OpenCV、OpenBLAS以及python的路径

OpenBLAS_INCLUDE_DIR 指到OpenBLAS安装路径下的include文件夹

OpenBLAS_LIB 指到OpenBLAS安装路径下的lib文件夹下的libopenblas.lib库文件

USE_CUDA 否

USE_CUDDNN 否

OpenCV_DIR 指到opencv\build\x64\vc14\lib\

然后用VS 2015打开mxnet.sln，选择 Release X64模式编译ALL_BUILD，大概十几分钟即可编译完成。最终的结果是在build\Release文件夹下得到libmxnet.dll

python安装

python要求：python>=2.7 && numpy

直接安装anaconda,下载地址https://www.anaconda.com/download/

从国内镜像下载也行https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

文件名Anaconda2-5.0.1-Windows-x86_64.exe

python与mxnet的桥接安装

把生成的libmxnet.dll文件拷贝至R:\\mxnet\python\mxnet目录内。运行cmd，切换至R:\mxnet\python目录下，执python setup.py install。

在执行这两句命令时会检测当前python中有没有安装numpy库，则安装numpy。

若找不到libopenblas.dll，将\OpenBLAS\bin\libopenblas.dll文件复制到python.exe的目录下，或将\OpenBLAS\bin目录添加到环境变量中即可

若找不到opencv_world330.dll同样处理

若提示searching for graphviz，则先安装pygraphviz.

graphviz，一种画图工具，它提供了“所想即所得”的理念，通过dot语言来编写脚本并绘制图形

安装pygraphviz先安装graphviz-2.38.msi

下载pygraphviz的.whl

下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

ctrl+F查找pygraphviz，找到对应的版本，比如我是python2.7，64位操作系统，就下载pygraphviz-1.3.1-cp27-none-win_amd64.whl

最后打开cmd，先检测一下有没有安装wheel。通过pip install wheel，没有安装的会此时安装上。

然后再pip install 包名字.whl即在我的电脑上：pip install pygraphviz-1.3.1-cp27-none-win_amd64.whl

出现如下：

Processing e:\sentence-compression-master\pygraphviz-1.3.1-cp27-none-win_amd64.whl
Installing collected packages: pygraphviz
Successfully installed pygraphviz-1.3.1

install时会在python.exe目录下创建anaconda2\lib\site-packages\mxnet-0.12.0-py2.7.egg

install执行完成后显示“Finished processing dependencies for mxnet==0.12.0”，表示安装成功

使用python调用mxnet：

importy mxnet as mx

正常执行，即表示安装成功