window下安装MXNet

清疚 2021-12-10 12:55 539阅读 0赞

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# ![20191009191333910.png][][日萌社][Link 1] #

[人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）][AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]

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1.《动手学 深度学习》电子书：https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf
    2.《动手学 深度学习》官网：https://zh.d2l.ai/
    3.《动手学 深度学习》github：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
    4.《动手学 深度学习》代码：https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip 
    	创建文件夹“d2l-zh”并将d2l-zh-1.0.zip压缩包解压到这个文件夹
    
    5.conda和pip默认使用国外站点来下载MXNet和相关软件，我们可以配置国内镜像来加速下载。配置清华PyPI镜像（如无法运行，将pip版本升级到>=10.0.0）
    	pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    6.安装 GPU版的 MXNet
    	1.d2l-zh-1.0.zip压缩包解压出来的文件有一个叫做environment.yml，文件信息包含要安装的软件和版本如下MXNet和d2lzh包及版本号：
                    name: gluon
                    dependencies:
                    - python=3.6
                    - pip:
                      - mxnet==1.4.0
                      - d2lzh==0.8.11
                      - jupyter==1.0.0
                      - matplotlib==2.2.2
                      - pandas==0.23.4
    
    	2.参数解析：
    		1.上述environment.yml文件中的“mxnet==1.4.0”代表的是 CPU版本的MXNet，安装 GPU版的 MXNet之前 需要先安装 CUDA、cuDNN。
    	  	  environment.yml文件中的字符串“mxnet”替换成对应的GPU版本。例如，如果计算机上装的是8.0版本的CUDA，将该文件中的字符串“mxnet”改为“mxnet-cu80”。
    	  	  如果计算机上安装了其他版本的CUDA（如7.5、9.0、9.2等），对该文件中的字符串“mxnet”做类似修改（如改为“mxnet-cu75”“mxnet-cu90”“mxnet-cu92”等）。
    	  	  保存environment.yml文件后退出。
     	  	2.name: gluon 表示要创建新的虚拟环境的名字gluon 
    
    	3.比如我装的是CUDA 9.0、cuDNN 7.1.4，然后把“mxnet==1.4.0”修改为“mxnet-cu90==1.4.0”，environment.yml文件修改后如下MXNet和d2lzh包及版本号：
                    name: gluon
                    dependencies:
                    - python=3.6
                    - pip:
                      - mxnet-cu90==1.4.0
                      - d2lzh==0.8.11
                      - jupyter==1.0.0
                      - matplotlib==2.2.2
                      - pandas==0.23.4
    
    	4.第一种安装方式：不创建新的虚拟环境，而是直接手动下载安装每个软件。
    	  	1.注意：可使用pip list 查看已经安装了什么软件和对应的版本号，如果已经安装了anaconda的话，则一般都已经自带同时装好了jupyter、matplotlib、pandas。	
    		        如果已经装好的软件的本地低于要求的版本可进行更新安装。
    		        比如我的已经安装好了 jupyter 1.0.0、matplotlib 2.2.2、pandas 0.23.0，那么还仅需要安装mxnet-cu90 1.4.0、d2lzh 0.8.11，
    		        和把 pandas 0.23.0 更新为 pandas 0.23.4，只需要执行 pip install pandas==0.23.4 即会自动卸载旧版本0.23.0 然后安装 0.23.4版本的了。
    
    	  	2.需要安装的 软件和版本号如下：注意根据自己的cuda版本安装对应的GPU版本的mxnet-cuxx==1.4.0
    		  pip 安装方式：
    			pip install mxnet-cu90==1.4.0
    			pip install d2lzh==0.8.11
    			pip install jupyter==1.0.0
    			pip install matplotlib==2.2.2
    			pip install pandas==0.23.4
    		  conda 安装方式：
    			conda install mxnet-cu90==1.4.0
    			conda install d2lzh==0.8.11
    			conda install jupyter==1.0.0
    			conda install matplotlib==2.2.2
    			conda install pandas==0.23.4
    
    	5.第二种安装方式：根据提供的 environment.yml文件直接进行创建虚拟环境gluon和下载安装对应版本的软件。
    		执行命令 conda env create -f environment.yml 表示用配置文件创建新的虚拟环境，该虚拟环境的名字为environment.yml文件中所配置的 name: gluon。
    	  	创建虚拟环境gluon的时候，会自动根据environment.yml文件所配置的软件和版本进行下载安装到当前的虚拟环境gluon中。
    	  	若使用国内镜像后出现安装错误，首先取消PyPI镜像配置，即执行命令pip config unset global.index-url。然后重试命令conda env create -f environment.yml。
    	  	激活虚拟环境gluon：conda activate gluon  # 若conda版本低于4.4，使用命令activate gluon
    
    7.测试
    	1.MXNet可以指定用来计算和存储的设备。默认情况下，MXNet会将数据创建在内存，然后利用CPU来计算。
    	2.在MXNet中，mx.cpu()/mx.cpu(任意整数) 都均表示所有的物理CPU和内存。这意味着，MXNet的计算会尽量使用所有的CPU核。mx.cpu()等价于mx.cpu(0)。
    	  比如其中“cpu(0)”⾥的0没有特别的意义，并不代表特定的核。
    	3.在MXNet中，mx.gpu()/mx.gpu(任意整数) 表示第i块GPU及相应的显存(i从0开始)，并且mx.gpu(0)和mx.gpu()等价。
     	4.MXNet的计算会在输入数据的context属性所指定的cpu/gpu设备上执行。为了使用GPU计算，我们只需要事先将所有的输入数据存储到显存上，
    	  计算输出结果也会自动会保存在显存上。同样的，要计算的所有输入数据都在cpu上的话，那么输出的结果数据也会存储在cpu上。
    	  因此MXNet要求计算的所有输入数据要么都在内存上，或者要么都在显存上。如果要计算的一部分数据在cpu上，一部分在gpu上，是无法计算的。	
    	5.例子
    			import mxnet as mx
    			from mxnet import nd
    			from mxnet.gluon import nn
    
    			#cpu(数字)：数字并没有特别的意义，并不代表特定的核
    			#gpu(数字)：表示第i块GPU及相应的显存(i从0开始)，并且mx.gpu(0)和mx.gpu()等价
    			mx.cpu(), mx.gpu(), mx.gpu(0)
    			Out[5]: (cpu(0), gpu(0), gpu(0))
    
    			mx.cpu(1), mx.gpu(2), mx.gpu(0)
    			Out[6]: (cpu(1), gpu(2), gpu(0))
    
    			#在默认情况下，NDArray存在内存上。
    			x = nd.array([1, 2, 3])
    			x
    			Out[2]: [1. 2. 3.]
    				<NDArray 3 @cpu(0)>
    					
    			#可以通过NDArray的context属性来查看该NDArray存储在cpu/gpu设备
    			x.context
    			Out[3]: cpu(0)
    
    			#可以在创建NDArray的时候通过ctx参数指定存储在cpu/gpu设备
    			#只能填mx.gpu()和mx.gpu(0)，填其他数字会报错CUDA: invalid device ordinal
    			a = nd.array([1, 2, 3], ctx=mx.gpu())
    			a
    			Out[4]: [1. 2. 3.]
    				<NDArray 3 @gpu(0)>
    					
    			a.context
    			Out[5]: gpu(0)
    			 
    			#可以在创建NDArray的时候通过ctx参数指定存储在cpu/gpu设备
    			#mx.cpu()和mx.cpu(任意数字)都没有特殊意义，并都不代表特定的核
    			b = nd.array([1, 2, 3], ctx=mx.cpu())
    			b
    			Out[6]: [1. 2. 3.]
    				<NDArray 3 @cpu(0)>
    					 
    			b.context
    			Out[7]: cpu(0)
     
    			#可以通过copyto(mx.cpu()/mx.gpu())和as_in_context(mx.cpu()/mx.gpu()) 在cpu/gpu两种设备之间传输数据
    			#NDArray对象x在cpu上，下面通过copyto(mx.gpu())把x从cpu拷贝一份传输到gpu上
    			y1 = x.copyto(mx.gpu())
    			y1 
    			Out[36]: [1. 2. 3.]
    				<NDArray 3 @gpu(0)>
    
    			y1.context
    			Out[37]: gpu(0)
    
    			#可以通过copyto(mx.cpu()/mx.gpu())和as_in_context(mx.cpu()/mx.gpu()) 在cpu/gpu两种设备之间传输数据
    			#NDArray对象y1在gpu上，下面通过copyto(mx.cpu())把y1从gpu拷贝一份传输到cpu上
    			x1 = y1.copyto(mx.cpu())
    			x1
    			Out[52]: [1. 2. 3.]
    				 <NDArray 3 @cpu(0)>
    
    			x1.context
    			Out[53]: cpu(0)
    			 
    			#可以通过copyto(mx.cpu()/mx.gpu())和as_in_context(mx.cpu()/mx.gpu()) 在cpu/gpu两种设备之间传输数据
    			#NDArray对象x在cpu上，下面通过as_in_context(mx.gpu())把x从cpu拷贝一份传输到gpu上
    			y1 = x.as_in_context(mx.gpu())
    			y1
    			Out[41]: [1. 2. 3.]
    				 <NDArray 3 @gpu(0)>
    
    			y1.context
    			Out[42]: gpu(0)
    
    			#可以通过copyto(mx.cpu()/mx.gpu())和as_in_context(mx.cpu()/mx.gpu()) 在cpu/gpu两种设备之间传输数据
    			#NDArray对象y2在gpu上，下面通过as_in_context(mx.cpu())把y2从gpu拷贝一份传输到cpu上
    			x2 = y2.as_in_context(mx.cpu())
    			x2
    			Out[56]: [1. 2. 3.]
    				 <NDArray 3 @cpu(0)>
    
    			x2.context
    			Out[57]: cpu(0)
    			 
    			#如果输入变量和通过as_in_context输出的变量都在同一个cpu或同一个gpu上的话，那么会共享使用同一份内存或显存
    			#下面输入变量y在gpu上，和通过as_in_context(mx.gpu())输出的变量也同在gpu上，因此共享使用同一份显存
    			y.as_in_context(mx.gpu()) is y
    			Out[45]: True
    
    			#如果输入变量和通过copyto输出的变量都在同一个cpu或同一个gpu上的话，那么实际不会共享使用同一份内存或显存，copyto会为输出变量开辟新的内存或显存
    			#下面输入变量y在gpu上，和通过copyto(mx.gpu())输出的变量也同在gpu上，因此实际不会共享使用同一份显存，copyto会为输出变量开辟新的显存
    			y.copyto(mx.gpu()) is y
    			Out[47]: False
    
    			#如果输入变量和通过as_in_context输出的变量都在同一个cpu或同一个gpu上的话，那么会共享使用同一份内存或显存
    			#下面输入变量x在cpu上，和通过as_in_context(mx.cpu())输出的变量也同在cpu上，因此共享使用同一份内存
    			x.as_in_context(mx.cpu()) is x
    			Out[45]: True
    
    			#如果输入变量和通过copyto输出的变量都在同一个cpu或同一个gpu上的话，那么实际不会共享使用同一份内存或显存，copyto会为输出变量开辟新的内存或显存
    			#下面输入变量x在cpu上，和通过copyto(mx.cpu())输出的变量也同在cpu上，因此实际不会共享使用同一份内存，copyto会为输出变量开辟新的内存
    			x.copyto(mx.cpu()) is x
    			Out[47]: False

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[20191009191333910.png]: /images/20211210/0f01db7717e54d7da51f07cededbe6c9.png
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[AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]: https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/88867161