MXNet是一个轻量化分布式且可移植的深度学习框架，当前支持Python、R、Julia以及Scala等语言，但由于目前使用Python者众多，所以本文只介绍for Python的相关安装，其它语言的安装可以参考官网。
安装流程
step0、安装基本的依赖包
打开终端，键入命令：
sudo apt-get update
sudo apt-get install –y build-essential git libblas-dev libopencv-dev
step1、安装CUDA
如果你没有NVDIA的显卡，请直接跳过step1和step2；
a.下载对应版本的cuda：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
b.安装：
键入命令：
step2、安装cudnn
a.下载cudnn：
https://developer.nvidia.com/cudnn
b.安装：
解压，并将include的头文件和lib64的所有lib文件都拷贝到cuda的安装路径下对应的文件夹中；
键入命令：
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp –p cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp –p cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo ldconfig
step3、下载MXNet源码
直接从github上克隆下源码；
git clone https://github.com/zhleternity/mxnet --recurive
step4、安装OpenCV
a.安装OpenCV的依赖项：
sudo apt-get install libgtk2.0-dev libavodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
b.下载opencv并解压：
http://opencv.org/
c.安装opencv，在opencv根目录下：
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
d.配置设置：
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
在打开的文件中添加opencv的链接库路径：
/usr/local/lib
e.继续执行：
sudo ldconfig
gedit /etc/bash.bashrc
在打开的文件中添加如下语句：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
step5、安装MXNet for Python
编译MXNet源码：
cd mxnet
sudo cp make/config.mk .
sudo gedit config.mk
这里要注意：如果你使用cuda加速，就在打开的配置文件中更改一些设置，如：
如果不使用，则无需更改；
编译：
make
或者
make –j8
b.安装MXNet的Python支持：
1）安装必要的工具包
sudo apt-get install –y python-setuptools python-pip python-numpy python-matplotlib
2）安装
cd python
sudo python setup.py install develop –user
3）配置
sudo gedit ~/.bashrc
在打开的文件中添加MXNet下的python路径：
export PYTHONPATH=~/mxnet/python
（注意，这个路径需要根据你的mxnet的存放目录来设置；）
step6、安装Python的相关库
sudo pip install python-scipy
sudo pip install jupyter
sudo pip install graphviz
根据工作需要，后续可以安装其它库；
step7、测试MXNet是否安装成功
新建一个终端，进入Python，键入：
python
>>>import mxnet
这条命令如果未出现任何问题，则说明mxnet安装成功！