其中蓝色部分为改动的（）说明：本文记录时间为2017.7.23。在此时Tensorflow在Win下的安装要求为系统64位且Python版本为3.5（现已经支持py 3.6），MXNet在Win下只支持Python 2。 更新说明：在8月19日发布了Tensorflow1.3.0后，cudnn支持6.0而不再支持5.1，所以一定要选对版本哦。一.安装Anaconda 由于Mxnet在w
这篇文章将介绍MXNet的编译安装。 MXNet的编译安装分为两步：首先，从C++源码编译共享库（libmxnet.so for linux，libmxnet.dylib for osx，libmxnet.dll for windows）。接着，安装语言包。 1. 构建共享库依赖 目标是构建共享库文件。最小构建需求：最新的支持C++ 11的C++编译器，比如g++ >= 4
1. 查看一下自己的cuda版本 cuda=10.2 而我这边的python版本为3.6 有点难办，如果使用国内源的话，mxnet最新版本为10.1 也就是说10.2的版本是找不到的 然后我就百度，查博客，看了很多篇文章，发现很多都是10.1，9.0版本的，找不到10.2版本 无奈之下在哪去官网看看经过一番查找后，找到了下载地址打开网站，往下找找就可以找到使用pip的下载地址 有三个pip 第一个
文章目录1、英伟达显卡驱动安装2、cuda9.0安装3、cudnn的安装4、anaconda安装5、安装TensorFlow和Keras 安装 1、英伟达显卡驱动安装第一步：如果不是重新装的系统，就要把旧的驱动删掉；如果是新装的系统，就不用管了。 第二步：禁止自带的nouveau nvidia驱动。我的电脑原本是没有这个文件的，所以需要先创建这个文件的。在终端执行：sudo touch /etc
深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？
对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。
微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。
测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub
Pangolin: An Efficient and Flexible Graph Mining System on CPU and GPUPangolin: 一个高效灵活的基于 CPU 和 GPU 的图挖掘系统 [Paper] [Slides] [Code] VLDB’20摘要一个针对共享内存CPU和GPU的内存图模式挖掘(Graph Pattern Mining, GPM)框架. 第一个为GP
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2024-03-24 10:32:20
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下面我们来了解一些GPU memory的知识，主要参考资料：http://fgiesen.wordpress.com/0211/07/02/a-trip-through-the-graphics-pipeline-2011-part-2 下面我们看下memory 如何与GPU和 host连接，了解video memory的工作flow： &
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2024-05-01 22:58:53
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依赖软件环境 转换caffemodel到mxnet所需的工具
依赖硬件环境
nvidia显卡 CUDA win10 64位
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
1.下载最新版Windows下的release mxnet，注意GPU与CPU的版本区别，无GPU的机
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2024-05-09 17:02:02
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安装环境：Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community。记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程。该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包，没有自己使用CMake编译。网上有很多自己编译的教程，过程都比较繁琐，直接使用release包对新手来说更加简单方便。选择MXNet的原因是因为看了《Caffe、Tensor
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2024-01-17 05:58:37
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在之前，我在win10上装了cuda11.0以及tf-gpu2.4.1，然后我的后续踩坑之路来了，在安装mxnet遇到了很多错误。目前仅安装上了cpu版本，gpu未试探出来，只能默默等开发者把cuda11.0的windows版本的mxnet-gpu开发出来了。 以下记录我的踩坑之路以及如何装上mxnet的cpu版本。（gpu目前还是没安上，以下有针对安gpu的一些失败问题与尝试）最重要的话就是：目
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2024-05-07 10:52:36
854阅读
1. 基本数据结构 和pytorch等中的tensor类似，mxnet中的ndarray或者nd，用来操作矩阵或者张量数据。基本操作类似于Numpy， 支持计算，索引等。 创建矩阵from mxnet import nd #或者 from mxnet import ndarray as nd
#创建矩阵
x1 = nd.array([[1
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2024-04-25 11:08:35
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安装MXNET由于公司需要，近期需要快速精通mxnet，接下来的几个星期会陆续更新关于mxnet的笔记，提供参考和备忘。第一篇介绍mxnet的安装，mxnet的安装过程十分蛋疼，个人也是摸索了许久才安装成功，期间也是遇到了各种奇奇怪怪的坑，为了避免新人少走弯路，遂将经验总结于此。windows上的安装本人机器配置为Win10 + Cuda 7.5， 后续的安装以此为准。 1.mxnet需要VS20
最近有项目要用mxnet，要从头开始配置mxnet，记录一下全过程，先说下在Windows 10下的安装GPU版本的问题。查看cuda版本首先要查看一下自己安装 的cuda版本，一般情况下可以使用nvcc --version或nvidia-smi -q指令，比如我的是10.1版，C:\Users\SpaceVision>nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2019 NVIDIA C
原创
2022-01-25 16:26:46
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最近有项目要用mxnet，要从头开始配置mxnet，记录一下全过程，先说下在Windows 10下的安装GPU版本的问题。查看cuda版本首先要查看一下自己安装 的cuda版本，一般情况下可以使用nvcc --version或nvidia-smi -q指令，比如我的是10.1版，C:\Users\SpaceVision>nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2019 NVIDIA C
原创
2021-07-14 16:14:37
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最近有项目要用mxnet，要从头开始配置mxnet，记录一下全过程，先说下在Windows 10下的安装GPU版本的问题。查看cuda版本首先要查看一下自己安装 的cuda版本，一般情况下可以使用nvcc --version或nvidia-smi -q指令，比如我的是10.1版，C:\Users\SpaceVision>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda
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2024-05-26 12:35:07
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MX能迅速跑到Linux发行版的前面，秉承Debian最优良的稳定性传统而又放心引入较新Linux内核是最主要原因。这不是某些无知linux“撸客”在虚拟机上比划三两下就能理解的。本文和本人都不喜欢掺和发行版的争论，此话题到此为止。下面介绍MX的另一大杀器——MX-Live-usb系统。相比Debian以及其他发行版的LiveUSB，MX的Live系统的主要特点是：操作系统可定制、可更新用户文件可
实现使用mxnet GPU 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装CUDA和cuDNN |
| 2 | 安装mxnet |
| 3 | 配置环境变量 |
| 4 | 测试mxnet GPU 支持 |
### 步骤一：安装CUDA和cuDNN
首先，我们需要安装CUDA和cuDNN来支持mxnet在GPU上的运行。CUDA是NVIDIA的并行计
原创
2024-05-17 09:31:47
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文档英文原版参见Symbol - Neural network graphs and auto-differentiation在前面的教程中，我们介绍了NDArray，MXNet中操作数据的基本数据结构。仅仅使用NDArray本身，我们就可以执行很多数学操作。实际上，我们也可以使用NDArray定义和更新一整个神经网络。NDArray支持命令式编程（用于科学计算），充分利用任何前端语言的本机控制。
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2024-08-30 17:48:30
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一、MXNet框架 利用gluon确实简洁，首先要从mxnet中导入gluon，即from mxnet import gluon 常用mxnet中模块：autograd、gluon、init、nd 常用gluon中模块：data、nn、loss 1、读取数据模块 data模块：dataset =data.ArrayDataset(features, labels) data.DataLoader(
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2024-08-16 11:59:05
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Python 科学计算：利用 NumPy 加速数值运算1. 引言2. NumPy 数组：高性能计算的基础2.1 NumPy 数组的创建2.2 NumPy 数组的属性2.3 高效存储：连续内存块与 strides 属性3. 向量化操作：加速数值运算的关键3.1 向量化操作的优势3.2 丰富的向量化操作类型3.3 向量化操作性能对比4. 广播机制：灵活处理不同形状的数组4.1 广播机制的规则4.2
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2024-08-01 13:11:58
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