1、mxnet

MXNet 是一个深度学习库，类似于Theano 和 TensorFlow。最近想搞下深度学习，于是便安装mxnet。之前安装过TensorFlow，也踩了很多坑，可谓是历经波折。有的时候，配置环境真的是一门玄学。

2、关于网上的一些教程

网上大部分教程有一个误区，新手很容易就踩坑。现在很多人都有了性能较好的笔记本，配备了较好的独显，像RTX 3060、RTX3070，甚至80和90系列。所以对于小规模数据，利用GPU来加速训练便十分方便。这就需要安装CUDA。CUDA是NVIDIA推出的通用并行计算架构，通过利用 GPU 的处理能力，可大幅提升计算性能。CUDA Toolkit Archive的官网：传送门。

要利用GPU，就要安装mxnet的GPU版本，这就需要用到CUDA。很多教程都是让你在官网下载对应版本的CUDA，然后安装。如下图：

上面这张图片，是把CUDA安装在了本地。实际上，这样做是没有用的。后面在Anaconda环境里面也是找不到的。其实只需要直接在conda虚拟环境中安装即可。

3、安装步骤

1、先安装好Anaconda，这玩意是个神器，管理各种python库很方便。安装很简单，就是一直下一步即可。这里还是简单提一下：

这步随便，我选的是Just Me。其实没啥影响，毕竟自己电脑肯定只有自己用。

这步可以2个都勾上，下面的是把python作为系统默认的版本。上面是加入系统环境变量，其实都没啥用。因为我们要建立互相独立，互不影响的环境。

2、安装好以后，在开始菜单会出现如下选项：

我习惯用“Anaconda Prompt”，即第三个选项。它和“Anaconda Powershell Prompt”差不多。
打开Prompt。然后创建虚拟环境，命令如下：

conda create -n mxnetcu102 python=3.7

这里需要注意，mxnetcu102是可以自己随便写的，只是环境的名字，我是为了方便辨认，所以这样命名。后面的是指定python版本。最好用python3.7，如果是更高的版本（目前最新的是python3.11）可能不支持。

3、创建好环境以后，使用命令"conda env list" 可以查看当前环境列表。

conda activate mxnetcu102 激活虚拟环境
conda list 查看已经安装的包

创建和激活虚拟环境后，接下来需要安装cuda10.2的版本。注意，这里选择什么样的cuda版本很重要，可以参照下图：（传送门）

我选的是cuda10.2，因为它可以支持mxnet1.6.0至1.9.1的所有版本，兼容性最好。大家可以自行根据需求选择，我的仅供参考。
也可也参考下图：（传送门）

确定好cuda版本后，使用如下命令安装：

conda install cudatoolkit=10.2

安装完成如下图：

4、安装好cuda以后，接下来才是真正的安装mxnet。注意，因为mxnet目前还没有提供 conda 安装的方式，只能用pip安装，conda不行（mxnet 早期为了方便用户，提供了各个不同的 cuda、mkl 等等的编译版本供使用，但是一直没有提供 conda 安装的方式）：

运行命令：

pip install mxnet-cu102==1.7.0

如果出现以下错误：

使用下面命令：

pip install mxnet-cu102==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python

这里引入了mxnet的官方源，因为一般第三方源无法下载mxnet的比较新的版本(基本上会少2代)，需要直接从官网下载才能保证是最新的版本。

官方镜像源很慢，会导致timeout安装出错，可以采用迅雷下载：

下载链接：
https://repo.mxnet.io/dist/python/cu102/mxnet_cu102-1.7.0-py2.py3-none-win_amd64.whl
安装：
pip install D:\Download\xunlei\mxnet_cu102-1.7.0-py2.py3-none-win_amd64.whl
设置pip镜像源：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装成功，验证代码：

import os
import mxnet as mxnet
print(mxnet.__version__)

此外，每个虚拟环境需要单独安装Jupyter和Spyder。可以通过命令，也可也通过anaconda控制面板。

conda install ipykernel
conda install spyder

4、CPU版

CPU版安装十分简单，一条命令解决问题：conda install mxnet
因此，新手如果使用CPU版，可以省去很多麻烦。
PS：不管是CPU版还是GPU版，cuDNN是不需要额外安装的。下图为错误教程：

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