1. 下载Visual Studio Community 2019
Visual Studio 2019 系统要求 | Microsoft Learn
2. 安装CUDA、cuDNN
CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developer
CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer
【Windows11】Cuda和Cudnn详细安装教程_Jin·的博客-CSDN博客_cudnn安装
3. 安装opencv与openBLAS
Home - OpenCV
环境变量添加OpenCV_DIR，把opencv/build目录添加进去
把opencv\build\x64\vc15\bin添加到PATH路径
OpenBLAS - Browse /v0.2.14 at SourceForge.net
需下载mingw64_dll.zip和OpenBLAS-v0.2.14-Win64-int32.zip两个文件
添加环境变量 OpenBLAS_HOME，内容是openBLAS根目录；将mingw64_dll目录添加到环境变量path中
4. 安装conda并创建环境
https://so.csdn.net/so/search?q=anaconda%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B
5. 下载Mxnet
我的做法是先下了个gitGit 详细安装教程（详解 Git 安装过程的每一个步骤）_mukes的博客-CSDN博客_git安装
打开git-bash, 创建文件夹
mkdir mxnet
cd ./mxnetgit clone https://github.com/apache/incubator-mxnet.git --recursive
cd ./incubator-mxnet/
git submodule update --init --recursive
镜像地址 黎明灰烬 / mxnet · GitLab
将mxnet源代码及其引用全部下载下来，多次运行git submodule update --init --recursive直到不报错为止，否则代码下载不全后面无法编译。
git需要另外设置代理，可在用户文件夹下的 .gitconfig 设置，也可以这样
Git设置代理_马全鑫的博客-CSDN博客_git 配置代理
6. 编译Mxnet
先下载cmaker
CMake
打开后cmaker-gui
第一个选刚才下载的源代码文件夹，第二个where为输出位置，最好新建一个文件夹，不然会很乱。下一步点configure，选已安装的Visual Studio版本，点确认，之后在search中搜索USE_CPP_PACKAGE并复选框选上，再点configure，不报错则点generate，完成后点open打开Visual Studio。
googletest报错则打开incubator-mxnet\3rdparty\googletest\googletest\CMakeLists.txt,写入set(GOOGLETEST_VERSION 1.11.0)
打开VS后，将编译选项改成release，x64模式，编译ALL BUILD。经过漫长的等待(三个半小时)，编译结束了。在错误列表里有 “mxnet-cpp/op.h”:No such file or directory 这个错误，这个不影响编译结果。只要有libmxnet.lib和libmxnet.dll这两个文件就行。
打开刚才的输出位置，会有一个叫做Release的文件夹，把这个文件夹进行复制。转到源代码文件夹，新建build文件夹，把Release粘贴进去。
创建MXNET_LIBRARY_PATH环境变量，内容是粘贴的Release文件夹地址。
7. 安装Mxnet
返回源代码目录，在这个目录下运行cmd
conda activate <要安装mxnet的环境>
python3 -m pip install --user -e ./python
cd ./python
python setup.py install
Mxnet就安装完成了。
8. 出现的问题
1）导入Mxnet运行代码错误UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position 23-24....
将报错的地方改为decode(encoding, errors='ignore')
2) 总提示MXNET_LIBRARY_PATH ... doesn't exist
把libinfo.py 44-46改成
else:
if not os.path.isdir(lib_from_env):
logging.warning("MXNET_LIBRARY_PATH '%s' doesn't exist", lib_from_env)3） 提示Using Pooled (Naive) StorageManager for GPU文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-466684.html
不知道原因，但好像没有影响。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-466684.html
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