Window에서 Mxnet을 설치를 진행해 보았습니다.
Mxnet이란?
TensorFlow, Caffe, Theano, Torch 등과 같은 deep learning framework입니다. DMLC(Distributed Machine Learning Community)팀에 의해 개발이 되었습니다.
팀 이름에서 보다시피 MXNet은 distributed(분산시스템) 전문가들이 개발한 framework고, 그래서 TensorFlow도 지원 안하는 distributed system을 지원합니다.
설치 환경 조건
공식 홈페이지에서 확인 가능하며
- window 7, 10 server 2012 R2 2016
- Visual Studio 2015 or 2017 (any type)
- Python 2.7 or 3.6
- pip
- GPU 환경에서 CUDA와 NVDIA를 사용시 9.0 또는 9.2
위 조건으로 설치 진행하면 됩니다.
저는 Window server 2019, Visual Studio 2015, Python 3.6, CUDA / cuDNN 9.2 환경에서 설치 진행하였습니다.
1. Visual Studio 설치
https://my.visualstudio.com/downloads
공식 홈페이지에서 다운로드 및 설치 진행합니다.
2. Cmake 설치
파일을 찾아 msi 형식 파일을 다운로드 및 설치 합니다.
3. Python 설치
https://www.python.org/downloads/release/python-365/
공식 홈페이지에 접속하여 Window x86-64 exevutable installer를 설치합니다.
4-1. CUDA 설치
공식 홈페이지에 접속하여 다운로드 및 설치 진행합니다.
4-2. cuDNN 설치
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
공식 홈페이지 접속하여 os 버전에 맞는 cuDNN을 다운로드 받습니다.
다운로드 후 압축을 해제하여 C:\ 드라이브 안에 cuDNN이라는 폴더를 생성하여 옮겨줍니다.
5. Mxnet 설치
먼저 cmd 창을 실행합니다.
> pip install mxnet
해당 명령어를 입력하여 mxnet을 설치 합니다.
> 설치가 정상적으로 되었다 나오며 python -m pip install -upgrade pip를 입력하라고 나옵니다.
> python -m pip install –upgrade pip
명령을 사용하여 pip를 최신 버전으로 업그레이드합니다.
> pip install mxnet-mkl
> pip install mxnet-cu92
> pip install mxnet-cu92mkl
위 명령어를 통하여 추가적으로 패키지를 설치합니다.
6. 예제 테스트
>python
파이선으로 진입합니다.
> import mxnet as mx
>a = mx.nd.ones((2, 3), mx.gpu())
>b = a * 2 + 1
>b.asnumpy()
MxNET과 python을 통한 행렬을 만드는 예제입니다.