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在开头写：
注意windows powershell、第三方依赖（python、git、7zip、cmake、ninja、opencv等）的安装和运行版本（x64和x84）须统一，建议均为x64

（1）安装VS

MXNet==1.9.0编译于VS 2019，建议安装VS 2019：

（2）（可选）安装CUDA和Cudnn

如果有英伟达显卡，MXNet==1.9.0官方测试支持CUDA Toolkit 10.1 update2、10.2、11.0、11.2，源代码编译笔者建议CUDA 11.3
CUDA 11.0对于RTX 30 系列仅支持计算能力 <= 8.0，RTX30系列均为8.6计算能力，CUDA 11.3已支持全系RTX30系列8.6，此外，也是为了pip pytorch-cu113，兼容pytorch

（3）安装Math Library

1）（暂时放弃）如果是Intel CPU，可选Intel® oneAPI Base Toolkit精简安装，主要是为了安装Intel MKL和MKLdnn
放弃原因主要是b：
a. 目前VS 2022最新版本对于MKL的编译环境有个已知bug，Intel正在修复，官方建议回滚到VS 2022早期版本，结果Cmake编译不识别VS 2022早期版本（如果从VS 2022更换为VS 2019环境，请卸载重新安装CUDA和oneAPI）
b. 笔者Win 11，在VS 2019和2022出现安装闪退
2）（目前必选）AMD CPU或者Intel® oneAPI Base Toolkit无法安装，安装OpenBLAS (https://github.com/xianyi/OpenBLAS/releases)，MXNet依赖于OpenBLAS，由于Intel MKL是OpenBLAS的进一步开发，底层仍有OpenBLAS，安装Intel MKL可不安装此项
a.依据上述windows powershell版本情况(x64还是x86)下载OpenBLASx64或者OpenBLASx86的二进制文件
b. 笔者个人习惯将OpenBLAS安装C:\OpenBLAS中，新增环境变量：变量名为OpenBLAS_HOME，变量值为C:\OpenBLAS

（4）（可选）下载并安装chocolatey

打开windows powershell(管理员身份运行)，输入：

Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://community.chocolatey.org/install.ps1'))

如果中间进度持续未更新，敲回车可以刷新进度；遇到选择询问，输入Y(不区分大小写)即可

（5）安装第三方依赖（git、7zip、cmake、ninja、opencv，cmake、opencv必选，其他均可选），笔者个人习惯将opencv安装C:\opencv中

（6）下载并安装python，并添加进入环境变量

笔者安装miniconda-py3.8，勾选加入环境变量并作为python-base环境，选择python 3.8是由于三方包开始抛弃3.6向3.10过渡，3.10可能未支持或处于dev，择中选择是三方包（如pytorch）基本支持python 3.8

（7）cmake编译mxnet（建议离线安装：https://mxnet.apache.org/get_started/download.html，3rdparty在线安装git时有时会timeout）

1.（离线安装）
将apache-mxnet-src-1.9.0-incubating.tar.gz解压至C:\mxnet
（git安装）C盘目录下：

git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet mxnet
cd mxnet
git checkout v1.9.x

要么

git clone -b 1.9.0 --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet mxnet

（可选）如果安装了CUDA且欲使用GPU，打开mxnet源代码目录/make/config.mk）
编译为：
USE_CUDA = 1
USE_CUDA_PATH = （如果环境变量设置了CUDA library，可不修改为CUDA library的路径，笔者了解CUDA>10.0均安装时已自行添加环境变量中）
（可选，一般不选）如果欲使用多节点多GPU（可以理解为分布式GPU运算），打开mxnet源代码目录/make/config.mk，编译为：
USE_NCCL = 1
USE_NCCL_PATH = （修改为CUDA NCCL的路径）
4.打开cmake-gui，C:\mxnet下新建build文件，如下图编译（本例采用vs 2019和x64）：

BLAS根据情况选择Open或MKL，Cmake中配置BLAS或MKL路径，BLAS配置OpenBLAS_INCLUDE_DIR和OpenBLAS_LIB，笔者配置依次为C:\OpenBLAS\include、C:\OpenBLAS\lib\libopenblas.lib；MKL配置MKL_INCLUDE_DIR和MKL_ROOT，笔者记得默认安装情况下，依次配置为C:\Program Files\Intel\oneapi\mkl\latest\include\和C:\Program Files\Intel\oneapi\mkl\latest\
USE_CPP_PACKAGE不勾选，MXNet已知bug：C:\mxnet\cpp-package\include\mxnet-cpp找不到op.h，实际该op.h需要后续（9）步骤5生成
MXNET_CUDA_ARCH将auto改为8.6，适配笔者GPU的计算能力，避免冗余编译

（8）编译 MXNet，编译生成libmxnet.dll和mxnet_xx.dll（耐心等待，大概1-4小时）

打开build路径下mxnet.sln文件（如上述图中Open Project）
Release x64编译：

编译环境配置（笔者在Cmake设置MXNET_CUDA_ARCH为8.6，因此配置为compute_86, sm_86）：

（9）为程序语言（此处为miniconda-python，还支持C++、Clojure、Julia、Perl、R、Scala、Java）安装 MXNet

（懒人版）不配置系统环境，dll复制导入C:\mxnet\python\mxnet路径中，下载everything搜索更快
opencv_xx、cudnn64_x、libopenblas相关dll都是opencv、CUDA和OpenBLAS的目录里复制过来
libgcc_s_seh-1.dll和libwinpthread-1.dll从MinGW相关的库目录里复制过来，笔者安装git，git\mingw\bin内包含相关dll
libquadmath_64-0.dll（https://github.com/adda-team/adda/releases）这个库中复制过来的，由libquadmath-0.dll改名为libquadmath_64-0.dll
libgfortran-3.dll 是从adda 1.3b4复制过来
libmxnet.dll、mxnet_xx.dll位于C:\mxnet\build\Release（笔者环境），mxnet_xx.dll在笔者环境为mxnet_86.dll，380 MB左右大小
此处参考：https://blog.csdn.net/u012234115/article/details/80503086
打开Anaconda Powershell Prompt (Miniconda3)，激活需要导入mxnet包的conda某虚拟环境（其它python安装方式只需变通一下即可）
（懒人版）opencv 4.x将SIFT等分离为opencv-contrib包中，默认opencv只有图像基础操作了，上述步骤opencv仅为VS 编译使用，笔者为了方便，选择pip安装，跳过后续可能麻烦的opencv和contrib包编译，以替换VS编译中opencv
注意与VS中opencv版本一致即可，笔者配置为4.5.5.62

pip install opencv-python==4.5.5.62 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install opencv-contrib-python==4.5.5.62 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

此处参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58918998
4. Anaconda Prompt (Miniconda3)转到 MXNet 文件夹的根目录（如cd C:\mxnet\python），然后输入以下命令：python -m pip install -e ./python（参数都带上，如果该conda环境有老版本mxnet，确保卸载老版本mxnet）
不能在C:\mxnet\python使用python setup.py install，否则会报错：
OSError: exception: access violation writing 0x0000000000000000
Error in atexit._run_exitfuncs

测试mxnet-python例子：

# coding: utf-8

import mxnet.numpy as nd
import mxnet as mx

a = nd.array([1, 2, 3], ctx=mx.gpu())
print(a)

如果报错：
py_str = lambda x: x.decode(‘utf-8’)
UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode bytes in position 73-74: invalid continuation byte
笔者检查过文件编码原因，均为utf-8，定位问题为：与windows 控制台编码为ansi有关，（不建议）在base.py中修改为:
py_str = lambda x: x.decode(‘ansi’)
（建议）修改注册表，使得cmd控制台默认编码为utf-8，参考链接：https://jingyan.baidu.com/article/f7ff0bfcee2dc22e26bb13d5.html
笔者配置有jdk，由于jdk在win 中文版安装默认使用GBK编码，在系统环境变量中增加一个变量，变量名为: JAVA_TOOL_OPTIONS，变量值为：-Dfile.encoding=UTF-8，保存即可
5。（可选）如果绑定C++ API，此处生成C++依赖头文件 op.h
在mxnet/cpp-package/scripts目录，将所有依赖到的dll复制进来，如（9）中步骤1所示，运行
python OpWrapperGenerator.py ./libmxnet.dll
此处抛出FileNotFound异常，这是由于python 3.8安全机制搜索dll策略，笔者使用conda创建了一个python 3.7环境，成功生成op.h
此处参考：https://blog.csdn.net/u012234115/article/details/80503086

原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_38073821/article/details/123193351

MXNet==1.9.x 源代码编译流程(windows + python)