Mxnet est supposé être construit et exécuté, tant sur CPU que sur GPU, pour plusieurs systèmes d'exploitation, y compris Windows. J'essaye de construire mxnet à partir de la source sur Windows Server 2016 qui a le GPU de NVIDIA K80 là-dessus.Construction de mxnet pour windows (en mode cpu et gpu) - En cours d'exécution
J'ai suivi toutes les instructions https://mxnet.incubator.apache.org/get_started/windows_setup.html mais pas en mesure de dépasser le point de la construction mxnet dans Visual Studio 2013.
L'erreur que je vois est
« mshadow :: cuda: : AddTakeGrad »: appel ambigu à la fonction de surcharge indexing_op.h
Si je fixe cet appel générique à AddTakeGrad pour en faire un appel spécifique à mshadow :: :: cuda, puis une autre fonction polymorphes se termine par e La même erreur et ainsi de suite ...
J'ai essayé de chercher beaucoup pour savoir si quelqu'un avait réussi à construire mxnet pour windows (en mode cpu et en mode gpu) mais n'en avait trouvé aucun.
Question: Est-ce que quelqu'un a réussi à construire mxnet sous Windows? Si oui, pourriez-vous aider avec cette erreur ainsi que des instructions spécifiques pour l'obtenir pour construire à la fois le mode cpu ainsi que le mode gpu?
Y a-t-il une raison pour ne pas utiliser la bibliothèque prédéfinie? –
Merci @QiangKou ... je l'explore actuellement mais il n'est pas clair si elle supporte à la fois le mode CPU et GPU. J'essaye de construire et d'exécuter des Convnets déformables - https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets ... pour Ubuntu, OS X et Windows. Jusqu'à présent je l'ai sous Ubuntu mais j'ai du mal à construire sur Windows ... Je n'ai pas l'intention de changer de code source mxnet, donc si prebuilt fonctionne à la fois sur cpu et gpu et sur toutes les plateformes, ce sera génial. Cependant, je suis également curieux de savoir pourquoi j'ai ces erreurs de construction. –
Je suis désolé de ne pas être un expert Windows pour votre problème. Cependant, nous fournissons la construction quotidienne de Windows pour le processeur et le GPU. Vous pouvez les trouver sur https://github.com/yajiedesign/mxnet/releases –