mxnet编译的一些问题

mxnet编译的一些问题

之前用mxnet的时候觉得非常的方便,最近用pytorch用的比较多,但是感觉pytorch调cuda没有mxnet调cuda方便,所以就又找了一下之前学mxnet的时候,然后又在自己的pc上重装了mxnet,然后这次遇到了问题,可能之前我也遇到了,但是都解决了,就没有记下来,这次打算得全部记下来。

做准备

安装各种需要的软件

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential git

  • math
sudo apt-get install -y libopenblas-dev

  • opencv
sudo apt-get install -y libopencv-dev

如果在CPU上运行下面的

git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet.git
cd incubator-mxnet
echo "USE_OPENCV = 1" >> ./config.mk
echo "USE_BLAS = openblas" >> ./config.mk
make -j $(nproc)


如果是在GPU上,运行下面的

git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet.git
cd incubator-mxnet
echo "USE_OPENCV = 1" >> ./config.mk
echo "USE_BLAS = openblas" >> ./config.mk
echo "USE_CUDA = 1" >> ./config.mk
echo "USE_CUDA_PATH = /usr/local/cuda" >> ./config.mk
echo "USE_CUDNN = 1" >> ./config.mk
make -j $(nproc)

注意如果要调cuda的话,还要加一个cuda运行时的

echo "ENABLE_CUDA_RTC = 1" >> ./config.mk

然后再编译。

问题

编译的时候可能第一行就会出现

INFO nvcc was not on your path之类的东西,其实这个不是问题,这个只是Makefile里面的一个提示语句,原因是因为没有指定nvcc的路径,但是其实只要指定了cuda的路径的话这个其实就没有事儿,因为Makefile里面会从cuda路径里面去找nvcc。

编译完了之后再安装

export LD_LIBRARY_PATH=$PWD/lib

cd python
$ pip install -e .

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