1、從源碼安裝mxnet

$ git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet mxnet $git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git $cd OpenBLAS $make $make install $sudo apt-get install build-essential $sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev $sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev $wget https://codeload.github.com/opencv/opencv/zip/4.1.0 $unzip 4.1.0 $ cd opencv-4.1.0 $ mkdir build $ cd build$cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..$make -j"$(nproc)" $sudo make install $ sudo apt install re2c $sudo apt-get install liblapack-dev$ git clone https://github.com/jemalloc/jemalloc.git $ cd jemalloc$ ./autogen.sh$ make dist$ make$ make install $git clone git://github.com/ninja-build/ninja.git && cd ninja$ ./configure.py --bootstrap$sudo cp ninja /usr/bin

開始編譯，編譯時遇到錯誤，要核對make/config.mk內的配置，需要修改的可在編譯命令參數(shù)中進行指定。
cpu:

cmake -DUSE_CUDA=0 -DUSE_OPENMP=0 -DUSE_OPENCV=1 -DBLAS=open -DUSE_MKL_IF_AVAILABLE=0 -DUSE_CPP_PACKAGE=1 -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE -GNinja .. ninja -v

gpu:

cmake -DUSE_CUDA=1 -DUSE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda -DUSE_CUDNN=1 -DUSE_MKLDNN=1 USE_OPENCV=1 -DBLAS=open -DUSE_CPP_PACKAGE=1 -GNinja ..ninja -v

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mxnet基础到提高(21）－配置mxnet并运行第一个C＋＋程序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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