最近入手一台GTX 1070的筆記本，手癢想在win10上試下GPU跑模型，所以就有了接下來的安裝GPU版mxnet的坎坷歷程
，經過多重試驗終於搞定了python和R安裝mxnet，現將主要點記錄如下:
本人主要參考這2篇博文：
https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249
http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177
1.安裝vs2013或vs2015
如果安裝的是vs2013，則需要增強vs對C++11的支持：
- 下載Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP
- 卸載”Microsoft Visual C++ 2013 Redistributable (x64)”， 否則安裝CTP時會出現0x80070666錯誤
- 安裝CTP
- 拷貝C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP內的文件到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC （注意：如果VS的安裝目錄不是默認目錄，則上述目錄依然存在，但應該拷貝到對應的安裝目錄下！）
2.安裝CUDA、cuDNN
CUDA下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
一路狂點next就好了，win10系統下最好使用8.0
cuDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn
下載最新的v5.1版本，解壓后把cudnn目錄下的bin目錄加到PATH環境變量里
3.安裝opencv3.2
下載地址：http://opencv.org/
下載並解壓，然后創建環境變量OpenCV_DIR，把OpenCV/build目錄添加進去
把\opencv\build\x64\vc14\bin=添加到PATH路徑
4.安裝openBLAS
openBLAS（解壓就行）：https://sourceforge.net/projects/openblas/files/v0.2.14/
注意：需要下載mingw64_dll.zip和OpenBLAS-v0.2.14-Win64-int32.zip兩個文件！
創建環境變量 OpenBLAS_HOME，把openBLAS根目錄加進去
把DLL所在目錄需要添加到環境變量path中
5.安裝Anaconda
一路next搞定：https://www.continuum.io/downloads
把安裝路徑添加到PATH里去
6.安裝mxnet
下載地址：https://github.com/dmlc/mxnet
工程里面包含有引用信息，記得把引用的文件也下載下來
解壓並在根目錄新建build目錄
下載CMake：https://cmake.org/
打開CMake，指定好目錄后按下Configure，選擇相應版本的vs win64工程
如果出現找不到cudnn，手動設置cudnn位置在點擊Configure，直到警告全部消失
最后點擊generate生成Visual Studio工程。
7.編譯mxnet
打開mxnet.sln，注意編譯選項改成release，x64模式，編譯ALL BUILD，最后會在build/release文件夾下生成libmxnet.lib和libmxnet.dll，把這個目錄加入PATH中
8.配置python
運行cmd
cd進入到mxnet/Python目錄下，輸入python setup.py install
安裝完后重新打開cmd
運行python命令，輸入import mxnet as mx
a = mx.nd.ones(1)
b = mx.nd.ones(1,mx.gpu())
a.asnumpy()
b.asnumpy() 
如果結果如圖片所示，表示配置成功。
9.配置R
1）首先需要先安裝RTools，到這里下載https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/
2）到https://github.com/yajiedesign/mxnet/releases下載最新的prebuildbase_win10_x64_vc14.7z和20170524_mxnet_x64_vc14_gpu.7z
3）在D:\MXNet\R-package新建如下2個文件夾
D:\MXNet\R-package\inst\include
D:\MXNet\R-package\inst\libs\x64
4）將這4個文件夾dmlc、mshadow、mxnet、nnvm拷貝到D:\MXNet\R-package\inst\include
5）將所有相關的dll文件都拷貝到D:\MXNet\R-package\inst\libs\x64，如下圖：
6）通過命令行工具進入D:\MXNet，必須確保你的R.exe在環境變量path里
7）然后運行如下2個命令生成NAMESPACE
Rscript -e "require(devtools); install_version(\"roxygen2\", version = \"5.0.1\", repos = \"https://cloud.r-project.org/\", quiet = TRUE)"
Rscript -e "require(roxygen2); roxygen2::roxygenise(\"R-package\")"
8）最后輸入
R CMD INSTALL --build --no-multiarch R-package
在R里測試一把
great！