1. 虚拟环境

1.1 创建环境

conda create --prefix=安装路径\环境名 python=3.9

或者

conda create –n 环境名 python=版本 –c 镜像地址

镜像源：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main

激活环境

activate 环境名

1.2 如果已有CPU版本的，可先卸载

pip uninstall mxnet

2. 用命令行下载

2.1 mxnet版本与cuda版本的关系

mxnet与cuda
​​​​

2.2 用命令行下载

pip install --pre mxnet-cu101 -i https://pypi.douban.com/simple

–pre会安装包的预发布版本

或者

pip install mxnet-cu102==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python/cu102

mxnet-cu102==1.7.0表示CUDA版本为10.2，mxnetGPU版1.7.0

3. 安装测试

3.1 CPU版

import mxnet as mx

a = mx.nd.ones((2,3))

b = a * 2 + 1

b.asnumpy()

3.2 GPU版

import mxnet as mx

a = mx.nd.ones((2,3), mx.gpu())

b = a * 2 + 1

b.asnumpy()

运行结果

array([[ 3.,  3.,  3.],
       [ 3.,  3.,  3.]], dtype=float32)

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