深度学习环境配置:手动配置mxnet

Apache MXNet 是一个灵活且可扩展的深度学习框架,支持多种深度学习模型、编程语言,并且有一个开发接口,因其易用性而受到高度重视。

最近要用到gloucv+mxnet做街景图语义分割,gloucv安装的虽然慢,但是还算顺利,但是mxnet就不行了,原本可以直接:

pip install mxnet

硬生生的报错:error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Micros oft C++ Build Tools",安装Microsoft Visual C++ 14.0对应的包就太麻烦了,于是选择直接找到mxnet的whl文件,手动配置。首先到官网:https://dist.mxnet.io/python/cu102 下载对应版本的whl文件,我选的是mxnet_cu102-1.7.0-py2.py3-none-win_amd64.whl。

然后将下载好的whl文件放到虚拟环境venv的Scripts文件夹中,在终端中cd到文件夹中,

这里最好给路径加上双引号,以免产生歧义。如下,没有加双引号,将&认为是分隔符。

最后,深度学习环境配置最佳选择还是部署到云端,本地环境过于复杂,时常会出现版本冲突的问题,着实头疼!


补充参考:

[1] pycharm如何本地安装whl格式的python包:  http://t.csdn.cn/8a1Hy

 

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