1. 按照https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/84997490  中操作步驟首先在Windows上通過VS2017編譯MXNet原始碼；

2. 從  https://mxnet.incubator.apache.org/install/windows_setup.html#install-the-mxnet-package-for-python 下載mingw64_dll.zip；

3. 解壓縮mingw64_all.zip，並將其內的libgcc_s_seh-1.dll,libgfortran-dll,libquadmath-0.dll三個動態庫拷貝到E:\GitCode\MXNet_Test\lib\rel\x64目錄下，此目錄下已包含由MXNet_Test.sln工程編譯生成的libopenblas.dll和libmxnet.dll動態庫；

4. 將E:\GitCode\MXNet_Test\lib\rel\x64目錄新增到系統環境變數，重啟；

5. Windows中Python3.x, NumPy, Matplotlib的安裝可參考：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/77887050 ；

6. Windows中OpenCV3.4.2+Python3.2的安裝可參考：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/84030309 ；

7. 將E:\GitCode\MXNet_Test\lib\rel\x64目錄下的libmxnet.dll動態庫拷貝到E:\GitCode\MXNet_Test\src\mxnet\python\mxnet目錄下；

8. 開啟命令提示符，並將其定位到E:\GitCode\MXNet_Test\src\mxnet\python目錄下，執行：

python setup.py install

執行結果如下：

9. 驗證MXNet python是否安裝正確，測試程式碼如下：

import mxnet as mx
import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("E:\GitCode\MXNet_Test\data\images\handwritten_digits\0.png")
a = mx.nd.ones((2, 3)); print((a*2).asnumpy())
b = np.array([1, 2, 3]); print(b)

print("ok")
 

執行結果如下：

GitHub：https://github.com/fengbingchun/MXNet_Test