Ubuntu 配置 python环境 和 mxnet

1. python 环境

参考 http://blog.csdn.net/kingppy/article/details/13080919
很不错。 我只安装Python 2.7， 没装virtualenv， 虚拟环境 mxnet 提示 缺少 numpy， 懒得搞了。

2. mxnet

参考 phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1

1. mxnet 基本依赖包

sudo apt-get update

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

2. 下载 mxnet

git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet
3. 安装CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
或

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

安装成功，可以用nvidia-smi命令查看你的显卡使用情况

4. 编译GPU版 mxnet

复制 /mxnet/make 下 文件 config.mk 到 /mxnet 下

修改

USE_CUDA = 1

USE_CUDA_PATH = /usr/local/cuda

其他选项也可修改， 如 cudnn。

make -j4

5.  可能要重新配置一下python

python
setup.py install


[code]      6.  例子

python example/image-classification/train_mnist.py --network lenet --gpus 0

如果出现 ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file

把CUDA的动态链接库加入PATH里， 在 root 目录下

bashrc

文件 里面加入

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/targets/x86_64-linux/lib/:$LD_LIBRARY_PATH