Mac 安装 Mxnet（cpu版），并跑学梵高画画demo

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1. 安装homebrew

首先安装homebrew工具，相当于Mac下的yum或apt

终端执行命令： ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

2. 安装Mxnet的依赖库

brew update
brew tap homebrew/science
brew install opencv(本机有opencv的也忽略, make 时请耐心等待。。。)
brew install openblas(本机有blas的忽略,openblas 安装过程中请耐心等待, 如果在下载的地方卡在40%（例子）不动了，可以关闭终端再执行该语句)

3. 下载Mxnet 源码

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

4. 修改Mxnet 的配置文件 config

cd mxnet; 

通过vi 打开config： 终端输入：vi  ./config.mk; 

点击终端按下键盘：i ，进入编辑模式，进行如下修改：

choose the version

USE_BLAS=openblas

the additional link flags you want to add

ADD_LDFLAGS = '-L/usr/local/opt/openblas/lib'

the additional compile flags you want to add

ADD_CFLAGS = '-I/usr/local/opt/openblas/include'

5. 编译Mxnet

make -j4 （没有error就表示编译成功了， warning没事）

over 到此为止mxnet 在Mac上安装成功，下面用mxnet跑个简单的demo

============demo: 学梵高画画=====================

1. 切换路径

cd mxnet ； 

cd ./example/neural-style/

2. 安装python的一些库

pip install scipy

pip install matplotlib

（缺少什么库就用pip 来安装， 一般mac自带python，如果自带的python不能用pip，就重新下个自己的python，用命令： brew install python。 

当然如果你直接用了anaconda的话，里面就自带了scipy等库，不需要安装了。）

3. 下载模型
cd /example/neural-style/(example 下有很多例子lstm,image-classification等等
sudo download.sh(vgg模型会下载到/example/neural-style/model)

这种方式下载不了，直接记事本打开download.sh , 复制要下载文件的链接到浏览器。

4. 运行demo

python nstyle.py --gpu -1 --max-num-epochs 10 --output_dir ~/Desktop/

只使用CPU训练大概每次迭代需要20秒左右，根据notebook中的介绍，大概在159次迭代的时候两次迭代之间的差距比例才会小于0.005，得到类似于上面的输出结果。
由于只是初步测试，因此设定最大迭代次数为10， 输出路径为桌面

图2:

 迭代十次结果：

迭代800次的效果图:

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