Installing MXNet on Ubuntu
MXNet现在支持的语言包括：Python,R,Julia 和 Scala等。 对于Ubuntu操作系统上的Python和R用户来说，MXNet 提供了一系列的 Git Bash 脚本，来安装MXNet的依赖和MXNet库。
如果操作系统的版本高于Ubuntu 12，安装脚本会配置MXNet的Python接口和R语言接口。该脚本将MXNet安装在 ~/mxnet目录下。
快速安装
安装MXNet的Python接口
使用 git，克隆MXNet的源代码仓库。
# 如果没有Git，先安装Git
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install git
克隆MXNet的源代码仓库到本地，运行安装脚本，更新环境变量。除了安装 MXNet外，脚本还会安装 MXNet 的所有依赖包： Numpy,LibBLAS 和 OpenCV。
整个安装过程大概5分钟左右。
# 克隆MXNet的源代码仓库
git clone https://github.com/dmlc/mxnet.git ~/mxnet --recursive
# 安装MXNet的Python接口和所有依赖包
cd ~/mxnet/setup-utils
bash install-mxnet-ubuntu-python.sh
# 脚本已经将MXNet的Python包所在的路径添加到当前用户的 ~/.bashrc
# 运行下面的命令，更新环境变量
$ source ~/.bashrc
点此 查看安装MXNet的Python接口的安装脚本。
安装MXNet的R语言接口
执行下面的命令，安装MXNet的R语言接口：
cd ~/mxnet/setup-utils
bash install-mxnet-ubuntu-r.sh
点此 查看安装MXNet的R语言接口的安装脚本。
标准安装
安装MXNet可以分为2步：
- 从MXNet的C++源代码构建共享库。
- 安装MXNet的特定语言的包（接口）。
注意： 修改 make/config.mk 文件可以改变编译选项，使用命令 make 来进行构建。
构建共享库
在版本高于Ubuntu 13.10 的Ubuntu上，你需要下面的依赖：
Git (用于从GitHub下载代码)
libatlas-base-dev (用于线性代数)
libopencv-dev (用于计算机视觉操作)
使用下面的命令，安装上面这些依赖：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-dev
下载并安装完这些依赖之后，使用下面的命令从GitHub下载MXNet源代码，并构建MXNet：
git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet
cd mxnet; make -j$(nproc)
执行这些命令之后，创建一个动态库，它的名字是 libmxnet.so。
下面安装 graphviz库，它用于可视化神经网络。我们也将安装 Jupyter Notebook，它用于运行MXNet教程和例程。
sudo apt-get install -y python-pip
sudo pip install graphviz
sudo pip install Jupyter
我们已经安装了MXNet的核心库。接下来，我们将会为你选择的编程语言安装MXNet接口包：
- R
- Julia
- Scala
安装MXNet的R语言接口
执行下面的命令，安装MXNet依赖，并构建MXNet的R包：
Rscript -e "install.packages('devtools',repo = 'https://cran.rstudio.com')"
cd R-package
Rscript -e "library(devtools); library(methods); options(repos=c(CRAN='https://cran.rstudio.com')); install_deps(dependencies = TRUE)"
cd ..
make rpkg
注意： R-package 是MXNet根目录中的一个文件夹。
这些命令将创建一个MXNet的R包，它是一个 tar.gz 文件。你可以将其作为一个R包进行安装。执行下面的命令（注意 MXNet 的版本号），安装R包：
R CMD INSTALL mxnet_0.7.tar.gz
安装MXNet的Julia接口
MXNet的Julia接口存放在一个独立的仓库 MXNet.jl 中。为了使用 Julia，将其绑定到已经安装的 libmxnet。 通过执行下面的命令，来设置环境变量 MXNET_HOME：
export MXNET_HOME=/<path to>/libmxnet
上面命令中的 libmxnet 的安装路径，是指 libmxnet 的根目录。换句话说，你可以在 $MXNET_HOME/lib 目录下找到 libmxnet.so。比如，如果 libmxnet 的所在的目录是 ~，你应该执行下面的命令：
export MXNET_HOME=/~/libmxnet
你可能希望将这个命令添加到 ~/.bashrc 文件中。如果已经添加，你可以使用下面的命令，在Julia控制台中安装Julia包：
Pkg.add("MXNet")
更多关于安装和使用MXNet的Julia接口的细节，请查看 MXNet Julia documentation。
安装MXNet的Scala接口
安装MXNet的Scala接口的方法有有2种：
使用预编译的二进制包
从源代码构建MXNet的Scala库
使用预编译的二进制包
对于 Linux 和 OS X (Mac) 用户，MXNet提供了预编译的二进制包，既支持支持cpu，也支持GPU。使用 Maven 下载和构建这个包，在下面的Maven依赖中， 根据你的硬件架构改变 artifactId：
<dependency>
<groupId>ml.dmlc.mxnet</groupId>
<artifactId>mxnet-full_<system architecture></artifactId>
<version>0.1.1</version>
</dependency>
例如，下载和构建 64-bit OS X 只支持cpu的版本，使用下面的命令：
<dependency>
<groupId>ml.dmlc.mxnet</groupId>
<artifactId>mxnet-full_2.10-linux-x86_64-gpu</artifactId>
<version>0.1.1</version>
</dependency>
如果你的本地环境与集成包稍微不同，例如，如果你使用的不是atlas而是openblas，最好使用mxnet-core包，并使用编译后的Java本地包的路径 mxnet-core_2.10 。
<dependency>
<groupId>ml.dmlc.mxnet</groupId>
<artifactId>mxnet-core_2.10</artifactId>
<version>0.1.1</version>
</dependency>
从源代码构建MXNet的Scala库
在从源代码构建MXNet的Scala库之前，你必须完成 第一步，构建共享库。之后，在MXNet根目录中，运行下面的命令来构建MXNet的Scala库：
make scalapkg
这个命令将会为assembly,core,和 example创建JAR文件。它也会在 native/{your-architecture}/target directory 目录下创建本地库，它可以和其它核心模块协同工作。
在MXNet根目录下，执行下面的命令，将MXNet的Scala包安装到本地Maven仓库：
make scalainstall
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