不写R包的分析师不是好全栈

MXnet在Linux下安装小结

    技术学习

MXNet is a deep learning framework designed for both efficiency and flexibility. It allows you to mix the flavours of deep learning programs together to maximize the efficiency and your productivity.


mxnet是一个深度学习库,运算快,可扩展,又有R/Python/Julia/GO等完备的接口,是dmlc的cxxnet第二代的学习库,拥有以下特性:

  1. 多方位支持,各种程序+CPU+GPU
  2. 友好的设计(如果你用过xgboost)
  3. 多卡/多机均在支持范围内
  4. 有人说比Caffe依赖少(其实安装还是不太简单的)

  5. 在Linux,ubuntu下完成安装步骤,参考文档在这里:


    Build


    需要先进行包的构建(Python,Julia也需要先构建)


    先安装依赖包:



    • 支持c++11的编译包,比如 g++ >= 4.8

    • git - BLAS library.

    • opencv (可选)


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

    然后Build


    make -j4



    R包安装


    以下内容会自动安装相关的包(包含需要加载的和建议的)


    Rscript -e "install.packages(‘devtools’, repo = ‘https://cran.rstudio.com')"
    cd R-package
    Rscript -e "library(devtools); library(methods); options(repos=c(CRAN=’https://cran.rstudio.com‘)); install_deps(dependencies = TRUE)"
    cd ..
    R CMD INSTALL mxnet_0.5.tar.gz

    imager包有可能报错,使用以下的命令来安装fttw再安装


    sudo apt-get install libfftw3-dev libX11-dev

    之后,进入R,输入library(mxnet)不报错,就OK啦~


    其他安装问题可以去这里提issue:https://github.com/dmlc/mxnet/issues


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