ウィンドウでRでmxnetを正常に実行できない

Question

Windows上でmxnet GPUをRで動作させる方法を一日中試してみました。

エラー：「mxnet」の .onLoadは（loadNamespaceに失敗した）、詳細：パッケージまたは名前空間の負荷「mxnet」に失敗しました コール：パッケージには、私はエラーを取得罰金インストールされますが、ライブラリーに（mxnet） エラー：共有オブジェクト 'C：/Users/Po/Documents/R/win-library/3.4/mxnet/を読み込めませんでした。 libs/x64/libmxnet.dll '： LoadLibrary failure：指定されたモジュールが見つかりませんでした。

本当にすべての「ヘルプ」トピックで乗っています。これは一般的な問題ですが、広く適用可能な解決策ではありません。私はCUDA、CUDAnn、NVIDIAドライバ、OpenBLAS、cmake、opencv、MS Visual Studio、git、mlbench、mingw、MS Visual cppコミュニティをダウンロードして更新しました。

いくつかのソリューションでは、ビルドとコンパイルは回避策だと言われていますが、率直に言ってビルドとコンパイルは今のところ範囲外です。命令を残すために半ダースのプログラムをダウンロードしなければなりませんでした。 "CMakeを使ってVisual Studioソリューションin/build。 "それは一体何の意味ですか。

ディレクトリを確認して、libmxnet.dllが存在することを確認しました。私は何かが明らかに欠けているように感じる。

Answer 1

これを解決するお手伝いをいたします。

I have checked the directory and am sure libmxnet.dll exists. I feel like I am missing something obvious.

libmxnet.dllが存在し、まだ我々が欠落しているモジュールのエラーを取得した場合、それはlibmxnet.dllが依存する1つの以上のDLLが見つからないことを意味します。

「https://live.sysinternals.com/Procmon.exe」からProcess Monitorをダウンロードし、ファイルシステムのアクティビティを取得してください。

命令が

1. ダウンロード "https://live.sysinternals.com/Procmon.exe"
2. スタート "Procmon.exe" "パス" を選択し、フィルタUI
3. をもたらすために
4. クリックCtrlキー + L、「あります"、" .dll "、" include "フィルタ "これらの条件に一致するエントリを表示する "
5. OKをクリックします。 DLLアクティビティを監視するようにProcmonを構成しました
6. モジュールエラーが発生する問題を再現しようとしました
7. プロセスモニタからファイル|
8. 選択されている「ネイティブプロセスモニター形式（PML）」ことを確認してくださいオプション（か、Ctrl + S）
9. に保存したイベントは、現在のフィルタを使用して表示を確認し
   がPMLファイルを生成選択されています。
10. メールeftiquar@gmail.comで私にPMLファイル

Answer 2

を自分で構築し、MXNetをインストールするには、次の依存関係が必要です。必要な依存関係をインストールします。

1. [Microsoft Visual Studio 2017（https://www.visualstudio.com/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community&rel=15）がインストールされていない場合は、ダウンロードしてインストールしてください。無料のコミュニティ版をダウンロードしてインストールすることができます。
2. まだインストールされていない場合は、CMake GUI versionをダウンロードしてインストールしてください。
3. OpenCVをダウンロードしてインストールしてください。
4. OpenCVパッケージを解凍します。
5. 環境変数 "OpenCV_DIR"を値 "OpenCV build directory"に設定します。
6. Intel Math Kernel Library（MKL）がインストールされていない場合は、OpenBlasをダウンロードしてインストールしてください。
7. 環境変数 "OpenBLAS_HOME"を、 "include"ディレクトリと "lib"ディレクトリを含む "OpenBLAS"ディレクトリを指すように設定します。通常、「C：¥Program files（x86）¥OpenBLAS¥」にディレクトリがあります。
8. CuDNNをダウンロードしてインストールしてください。ダウンロードリンクにアクセスするには、NVIDIAコミュニティユーザーとして登録します。

あなたが必要なすべての依存関係、MXNetのソースコードをビルドをインストールした後：

1. GitHubからMXNetのソースコードをダウンロードしてください。
2. オープンネイティブツールがプロンプトこのコマンドcmakeのツールのUIで
、「参照ソース」ボタンの中から、以前にインストールされているVisual Studioの2017（x64のまたはx86必要に応じてネイティブ選択）
4. スタートCMakeのGUIツールのコマンドプロンプトMXNetソースがダウンロードされているフォルダに移動します。例えば ​​- "/ GitHubの/インキュベーター-mxnet"
5. はreleasex64
6. をクリックして、 "..ビルドのブラウズ" と
7. をクリックし、「設定の上に作成したフォルダを選択すると言う、 "/ GitHubの/インキュベーター-mxnet" の下にフォルダを作成します。使用のデフォルトのネイティブコンパイラ「ボタン、ダイアログプロンプトが適切な発電機を選択して発電機
8. を選択するために表示され、例のVisual Studio 2017 Win64のために、x64の
9. のために構築した場合には、保管し、 『開く』オプション
10. を完了
11. クリックをクリックします」プロジェクト "を開くVisual StudioのIDE
12. でneratedプロジェクトは「ALL_BUILD」を選択し、「例えば上記の手順5で作成したフォルダの下にlibmxnet.dll \ GitHubの\インキュベーター-mxnet \ releasex64 \デバッグを探す
13. を構築する構成を構築します\ libmxnet.dll "