在 Ubuntu 上安装 MXNet

MXNet 目前支持 Python, R, Julia, and Scala。对于在 Ubuntu上使用Python的用户，MXNet 提供了一个安装全部 MXNet 依赖和 MXNet 库的 Git Bash 脚本.

这是个非常简单的安装脚本，可以在 Ubuntu 12 及以上的电脑中安装 Python 和 R 版的MXNet。在 home 目录 ~/mxnet 下找到安装好的 MXNet。

为GPU版本安装准备环境

如果使用GPU你需要配置 CUDA 和 cuDNN。

首先,下载并安装 CUDA 8 工具包.

然后下载 cudnn 5.

解压此文件并且进入 cudnn 根目录。将头文件和库文件移动到你本地的 CUDA 工具包文件夹:

    tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
    sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
    sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
    sudo ldconfig

最后，将配置添加到 config.mk 文件中:

    cp make/config.mk .

快速安装

安装 Python 版 MXNet

克隆 MXNet 源码仓库到本地电脑需要使用 git。

    # Install git if not already installed.
    sudo apt-get update
    sudo apt-get -y install git

克隆 MXNet 的源码仓库到你的电脑上，运行安装脚本，然后刷新环境变量。另外，这个脚本还会安装好所有的MXNet的所有依赖: Numpy, OpenBLAS and OpenCV。

安装这些大概需要花费5分钟。

    # Clone mxnet repository. In terminal, run the commands WITHOUT "sudo"
    git clone https://github.com/dmlc/mxnet.git ~/mxnet --recursive

    # If building with GPU, add configurations to config.mk file:
    cd ~/mxnet
    cp make/config.mk .
    echo "USE_CUDA=1" >>config.mk
    echo "USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda" >>config.mk
    echo "USE_CUDNN=1" >>config.mk

    # Install MXNet for Python with all required dependencies
    cd ~/mxnet/setup-utils
    bash install-mxnet-ubuntu-python.sh

    # We have added MXNet Python package path in your ~/.bashrc.
    # Run the following command to refresh environment variables.
    $ source ~/.bashrc

点击这里可以查看安装脚本的具体内容。

安装 R 版 MXNet

MXNet 要求 R 版本 3.2.0 及以上。如果你正在使用低版本的 R，在运行安装脚本之前，运行下面的命令来升级的你 R 版本。

    sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E084DAB9
    sudo add-apt-repository ppa:marutter/rdev

    sudo apt-get update
    sudo apt-get upgrade
    sudo apt-get install r-base r-base-dev

安装 R 版 MXNet:

    cd ~/mxnet/setup-utils
    bash install-mxnet-ubuntu-r.sh

点击这里可以查看安装脚本的具体内容。

标准安装

安装 MXNet 一共分两步：

将 MXNet C++ 代码编译成共享库。
为 MXNet 安装特定语言包。

注意: 可以通过编辑 make/config.mk 来修改编译选项，然后通过 make 命令开始编译。

编译共享库

在 Ubuntu 13.10 及以上的版本中，你需要如下依赖：

Git (从 GitHub 上下载代码)
libatlas-base-dev (线性代数计算)
libopencv-dev (机器视觉处理)

用下面命令安装依赖库：

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-dev

安装完依赖后，使用下面命令从 GitHub 上下载 MXNet 源码：

    # Get MXNet source code
    git clone https://github.com/dmlc/mxnet.git ~/mxnet --recursive
    # Move to source code parent directory
    cd ~/mxnet
    cp make/config.mk .
    echo "USE_BLAS=openblas" >>config.mk
    echo "ADD_CFLAGS += -I/usr/include/openblas" >>config.mk
    echo "ADD_LDFLAGS += -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs" >>config.mk

如果编译支持 GPU 的版本，使用如下命令将GPU配置添加到 config.mk 中：

    echo "USE_CUDA=1" >>config.mk
    echo "USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda" >>config.mk
    echo "USE_CUDNN=1" >>config.mk

然后编译 MXNet:

    make -j$(nproc)

执行完这些命令可以生成一个动态库名字是： libmxnet.so

接下来，安装 graphviz 库，通过它，我们可以用可视化网络图( visualizing network graphs)来构建 MXNet。我还将安装 Jupyter Notebook 用来运行 MXNet 教程和例子。

    sudo apt-get install -y python-pip
    sudo pip install graphviz
    sudo pip install Jupyter

我们已经安装完了 MXNet 的核心库(core library)，接下来我们要选择一种编程语言，安装语言接口包:

R
Julia
Scala

标准安装 R 版 MXNet

运行下面命令来安装MXNet依赖并且编译 MXNet R 语言包

    Rscript -e "install.packages('devtools', repo = 'https://cran.rstudio.com')"

    cd R-package
    Rscript -e "library(devtools); library(methods); options(repos=c(CRAN='https://cran.rstudio.com')); install_deps(dependencies = TRUE)"
    cd ..
    make rpkg

注意: R-package 是 MXNet 源码的一个目录。

这些命令可以生成一个 tar.gz 格式的 MXNet R 语言包，运行下面命令来安装这个语言包：

    R CMD INSTALL mxnet_current_r.tar.gz

安装 Julia 版 MXNet

MXNet Julia 语言包托管在一个单独的仓库 MXNet.jl。地址是 GitHub。Julia需要与已经安装的 libmxnet 绑定。使用下面的命令来配置 MXNET_HOME 环境变量：

    export MXNET_HOME=/<path to>/libmxnet

这里的路径(path to)指的是已经安装的 libmxnet 的根目录。也即是说你可以在 $MXNET_HOME/lib 目录下找到 libmxnet.so 文件。举例来讲 libmxnet 的根目录是 ~ 你应该执行如下命令：

    export MXNET_HOME=/~/libmxnet

你也许想把这条命令添加到 ~/.bashrc 文件中，如果是的话，你可以在 Julia 控制台中执行如下命令来安装 Julia 语言包。

    Pkg.add("MXNet")

MXNet Julia 语言包更详细的安装教程可以参考 MXNet Julia documentation.

安装 Scala 版 MXNet

有两种方式安装 MXNet Scala 语言包：

使用预编译的二进制包
通过源码编译

使用预编译的二进制包

对于 Linux 用户，MXNet 提供了编译好的二进制包，同时支持 CPU 和 GPU。可以通过 Maven 来下载使用这个包，根据你的需求修改下面 Maven 依赖里的 artifactId ：

<dependency>
  <groupId>ml.dmlc.mxnet</groupId>
  <artifactId>mxnet-full_<system architecture></artifactId>
  <version>0.1.1</version>
</dependency>

比如，下载 Linux 上64位 CPU-only 版本:

<dependency>
  <groupId>ml.dmlc.mxnet</groupId>
  <artifactId>mxnet-full_2.10-linux-x86_64-cpu</artifactId>
  <version>0.1.1</version>
</dependency>

如果你的本地环境和集成包的有微小区别，比如，你使用了 openblas 包而不是 atlas 包，你最好使用 mxnet-core 包并且将编译好的本地Java库放到你的加载目录中去：

<dependency>
  <groupId>ml.dmlc.mxnet</groupId>
  <artifactId>mxnet-core_2.10</artifactId>
  <version>0.1.1</version>
</dependency>

通过源码编译

在编译 MXNet Scala 语言包前，你必须已经完成了编译共享库。然后在 MXNet 源码根目录运行下面命令来编译 Scala 语言包：

    make scalapkg

这条命令会生成一个JAR文件，里面包含了封装(assembly)，核心(core)和例子(example)。同时还会在 native/{your-architecture}/target directory 下生成一个本地库，你可以通过它配合 core 使用。

在 MXNet 根目录下运行下面的命令，可以讲 MXNet Scala 语言包安装到你本地的 Maven 仓库

    make scalainstall

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