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MXnet實戰深度學習1--MXnet的安裝與第一個例子

Mxnet是一個輕量化分散式可移植深度學習計算平臺,他支援多機多節點、多GPU的計算,其openMP+MPI/SSH+Cuda/Cudnn的框架是的計算速度很快,且能與分散式檔案系統結合實現大資料的深度學習。

1、基本依賴的安裝

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y build-essential git libblas-dev libopencv-dev

2下載mxnet

git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet

3、安裝CUDA

4、編譯支援GPU的MXnet

mxnet/目錄裡找到mxnet/make/子目錄,把該目錄下的config.mk複製到mxnet/目錄,用文字編輯器開啟,找到並修改以下兩行:

USE_CUDA = 1

USE_CUDA_PATH = /usr/local/cuda

修改之後,在mxnet/目錄下編譯

make -j4

5、裝Python支援

cd python;

python setup.py install

有些時候需要安裝setuptools和numpy(sudo apt-get install python-numpy)。

6、執行Mnist手寫體識別例項

MNIST手寫數字識別資料集包含6萬個手寫數字的訓練資料集以及1萬個測試資料集,每個圖片是28x28的灰度圖。在mxnet/example/image-classification裡可以找到MXnet自帶MNIST的識別樣例,我們可以先執行一下試試:

cd mxnet/example/image-classification

python train_mnist.py

在第一次執行的時候會自動下載MNIST資料集。

以上的命令是使用預設的引數執行,即使用mlp網路,在cpu上計算。

 

如果使用lenet網路,在GPU上實現加速,則使用如下命令:

python train_mnist.py --gpus 0 --network lenet


執行結果: