MXNet Windows10系統開發環境搭建

1、安裝Miniconda

下載地址：https://conda.io/miniconda.html
$~~~~~~~~$根據自己系統選擇相應版本下載。Miniconda就像是python的一個整合開發環境，由它管理包的安裝和解除安裝等，省去了單獨安裝Python和一些庫（例如numpy）的麻煩。建議安裝Python3版本的，安裝時候勾選如下圖所示，會自動新增python環境變數到系統：

2、安裝MXnet

1. 開啟miniconda
   

2. 換源
   conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

3. 安裝opencv
   conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3

4. 安裝openblas（可選，安裝失敗可先跳過此步驟）
   conda install -c https://conda.anaconda.org/willyd openblas

5. 下載mxnet
   Mxnet有編譯好的cpu和gpu版本的，所以我們可以直接下載下來進行配置，免去了自己下載cmake和配置vs進行編譯的步驟。
   下載地址：

   https://github.com/yajiedesign/mxnet/releases
   

6. 安裝CPU版本MXnet
   解壓cpu版本的mxnet，用命令列進入到該目錄的python目錄，執行：
   python steup.py install
   等待安裝完畢。
   解壓vc14 base package v2，執行該目錄下的setupenv.cmd，會自動設定環境變數。

7. 安裝GPU版本的MXnet
   首先安裝CUDA，見我的另一篇部落格：https://blog.csdn.net/qq153471503/article/details/82870644
   解壓GPU版本的mxnet，用命令列進入到該目錄的python目錄，執行：
   python steup.py install

   
   等待安裝完畢。
   解壓vc14 base package v2，執行該目錄下的setupenv.cmd，會自動設定環境變數。

3、測試

1. 安裝PyCharm：百度自行下載安裝，跟安裝個QQ的難度沒什麼區別。
2. 開啟PyCharm新建工程設定如下：
   
3. 複製以下原始碼

import mxnet as mx;
import numpy as np;
import cv2 as cv;

'''
測試opencv
'''
def Test_Opencv(img_name):
    img = cv.imread(img_name)
    cv.imshow('test photo', img)
    cv.waitKey(300)
    return

'''
測試mxnet cpu版本
'''
def Test_MXnetCPU():
    array = mx.nd.ones(1)
    print(array.asnumpy())
    return

'''
測試CPU版本
'''
def Test_MXnetGPU():
    array = mx.nd.ones(1, mx.gpu())
    print(array.asnumpy())
    return

Test_Opencv('c:\\test.png')
Test_MXnetCPU()
Test_MXnetGPU()

4. 效果
   

ends…