window/서버

Window Mxnet 설치

배움엔 끝이없다 2021. 5. 25. 16:49
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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 MXNet distributed(분산시스템) 전문가들이 개발한 framework, 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

 

 

https://cmake.org/files/v3.6/

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

 

 

https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

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()

MxNET python을 통한 행렬을 만드는 예제입니다.

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