首页 理论教育 如何安装MXNet:基本需求与步骤

如何安装MXNet:基本需求与步骤

时间:2023-06-28 理论教育 版权反馈
【摘要】:最小需求C++11编译器。用于编译C++和构建MXNet源代码,MXNet支持的编译器包括:1)G++。Clang是一个C++编写、基于LLVM、发布于LLVM BSD许可证下的C/C++/Objective-C/Objective-C++编译器。使用GPU的需求支持计算能力大于Compute Capability 2.0或更高的GPU,GPU的特性取决于CUDA,最好使用CUDA Toolkit 7.0或更高版本。CUDA Toolkit是一个允许MXNet在NVIDIA GPU上运行的环境,包括编译器、数学库和调试工具。CuDNN库,通过协调CPU性能来加速GPU。支持计算机视觉和图像增强的需求如果要处理计算机视觉方面的任务,则需要OpenCV库。

如何安装MXNet:基本需求与步骤

(1)最小需求

C++11编译器。用于编译C++和构建MXNet源代码,MXNet支持的编译器包括:

1)G++。C++4.8以后版本。

2)Clang。Clang是一个C++编写、基于LLVM、发布于LLVM BSD许可证下的C/C++/Objective-C/Objective-C++编译器。它与GNU C语言规范几乎完全兼容(当然,也有部分不兼容的内容,包括编译命令选项也会有点差异),并在此基础上增加了额外的语法特性,比如C函数重载(通过_attribute_((overloadable))来修饰函数),其目标(之一)就是超越GCC。

3)BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)库。BLAS即基础线性代数子程序库,里面拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序,支持BLAS的库包括Lib-blas、Openblas和Intel MKL。

(2)使用GPU的需求(www.xing528.com)

支持计算能力大于Compute Capability 2.0或更高的GPU,GPU的特性取决于CUDA,最好使用CUDA Toolkit 7.0或更高版本。CUDA Toolkit是一个允许MXNet在NVIDIA GPU上运行的环境,包括编译器、数学库和调试工具。

CuDNN(CUDA Deep Neural Network)库,通过协调CPU性能来加速GPU。

(3)支持计算机视觉和图像增强的需求

如果要处理计算机视觉方面的任务,则需要OpenCV库。

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈