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[C++] 问一个MXNet的问题。 [复制链接]

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发表于 2017-08-18 21:18 |显示全部楼层
本帖最后由 fender0107401 于 2017-08-22 23:03 编辑

我打算学MXNet。

正在研究怎么安装。官方有详细的文档,但是都是针对Python、Julia或者Perl之类的语言的。

我打算直接使用C++来调用MXNet,就是不使用Python、Julia或者Perl之类的脚本语言。

按照安装的文档:http://mxnet.io/get_started/install.html

是不是我把下面的步骤搞定就可以了。

Build the MXNet core shared library
Step 1 Install build tools and git.
$ sudo apt-get update$ sudo apt-get install -y build-essential git

Step 2 Install OpenBLAS.
MXNet uses BLAS and LAPACK libraries for accelerated numerical computations on CPU machine. There are several flavors of BLAS/LAPACK libraries - OpenBLAS, ATLAS and MKL. In this step we install OpenBLAS. You can choose to install ATLAS or MKL.
$ sudo apt-get install -y libopenblas-dev liblapack-dev

Step 3 Install OpenCV.
MXNet uses OpenCV for efficient image loading and augmentation operations.
$ sudo apt-get install -y libopencv-dev

Step 4 Download MXNet sources and build MXNet core shared library.
$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet$ cd mxnet$ make -j $(nproc) USE_OPENCV=1 USE_BLAS=openblas

Note - USE_OPENCV and USE_BLAS are make file flags to set compilation options to use OpenCV and BLAS library. You can explore and use more compilation options in make/config.mk.

我按照上面的步骤编译了一下,然后在编译的目录里面看到了这两个目录。使用的时候头文件和库都在这了吧?




谁有使用经验,指点指点。

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发表于 2017-08-18 21:21 |显示全部楼层
还有一个问题,如果不使用GPU的话,计算效率能相差多少?

比如说我就用一个7代i5,跟一个1500左右的GeForce的卡比起来,能大致差多少?

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发表于 2017-08-19 15:16 |显示全部楼层
fender0107401 发表于 2017-08-18 21:21
还有一个问题,如果不使用GPU的话,计算效率能相差多少?

比如说我就用一个7代i5,跟一个1500左右的GeFo ...



      好像是 10 倍以上。

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发表于 2017-08-19 21:22 |显示全部楼层
回复 3# zhujiang73

好,买显卡!

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fender0107401 发表于 2017-08-19 21:22
回复 3# zhujiang73

好,买显卡!

    最近显卡好像涨价了, 深度学习入门级显卡 GTX 1060  6G 都是 2k+ 人民币以上了。

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发表于 2017-08-20 09:19 |显示全部楼层
回复 5# zhujiang73

我现在主要还是用Matlab来搞,稍后打算转到MXNet上面。

等我买的时候,估计到时候就降价了,哈哈哈哈哈。
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