一、什么是MXNet？

MXNet是亚马逊选择的深度学习库。它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流程图，为多GPU配置提供了良好的配置，有类似于Lasange和Blocks更高级别的模型构建块，并且可以在你想象的任何硬件上运行（包括手机）。

MXNet同样提供了对R、Julia、C++、Scala、Mathlab和Javascript的接口。

二、MXNet的安装

在安装深度学习框架之前，需要检查自己的计算机上是否有可用的GPU，例如：可以查看计算机是否装有NVIDIA并已经安装CUDA。如果计算机上没有GPU，则可以选择安装在CPU上。

2.1 在CPU上安装

在CPU上安装MXNet——通过命令行窗口安装

代码如下：

C:Usersqwqlry>pip install mxnet==1.7.0.post1

使用国内镜像

pip install mxnet==1.7.0.post1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple –user

1.7.0.post1指的是MXNet的版本。若不指定安装版本也可以进行安装，但会存在MXNet安装版本与Python版本不匹配的现象。
代码如下：

C:Usersqwqlry>pip install mxnet

2.2 在GPU上安装

在GPU上安装时，需要知道安装的CUDA的版本。可以通过如下方式进行查询版本。
代码如下：

nvcc --version

或者

cat/user/local/cuda/version.txt

若假设电脑上已经安装了CUDA版本则可以通过以下方式进行安装。

2.2.1 对于Linux和macOS用户

pip install mxnet-cuxx==1.7.0

2.2.2 对于Windows用户

pip install mxnet-cuxx==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python

在安装时可以根据CUDA的版本改变mxnet-cuxx的最后一位数字，例如：CUDA8.0是cu80.

三、常见问题及解决方法

目前作者遇到的问题有两个：pip版本过低、numpy库报错。

3.1 pip版本过低

当pip版本过低时终端会给出提示信息，此时则只需要根据提示信息更新pip就行了。
同样pip的更新也可以分为：在命令行窗口更新和Pycharm更新。
查询pip版本的代码如下：

C:Usersqwqlry>pip show pip
Name: pip
Version: 21.1.1
Summary: The PyPA recommended tool for installing Python packages.
Home-page: https://pip.pypa.io/
Author: The pip developers
Author-email: distutils-sig@python.org
License: MIT
Location: d:pythonlibsite-packages
Requires:
Required-by: