Windows10下源码编译MXNet C++ api with OpenBlas

以你之姓@ 2023-02-24 11:26 4阅读 0赞

为什么要编译等这种介绍性的文字就不多说了。直入主题：Windows下源码编译mxnet

MXNet的依赖相对而言是比较少的了，但编译起来也不简单。

你可以按照官方的文档来编译，按道理来讲，结果都是一样的，我习惯用cmake-gui，主要是配置参数时很直观。想单刀直入开始编译的话，我建议你先看最后的总结。下面的过程和错误分析因为是边编译边分析，所以顺序上不一定是最佳的。

官网的资料很多，各个地方描述也不一致，我大致总结一下，

## 关于官网上资料的总结说明 ##

首先，如果版本是1.5.1或以下，先修改tuple.h中的\_MSC\_VER，具体原因与如何修改请参考《通过OpWrapperGenerator.py生成OP.h时的问题》这一小节。不要编译完了再来改，那得重新开始编译一次。

（1）由于MXNet有众多的依赖，所以如果使用git clone，一定要加上--recursive指令，这样3rdparty文件夹下的各个依赖模块会自动下载。因为我使用的文件包，所以就不用这个git clone了。

（2）这里专门说明，最新版的MXNet支持MSVC2019。参考：[https://mxnet.cdn.apache.org/get\_started/build\_from\_source][https_mxnet.cdn.apache.org_get_started_build_from_source]

（3）在不使用git clone的情况下，编译哪个文件包，官方文档中已经明确指明。在不使用git clone --recursive的情况下，是这个链接 [https://mxnet.cdn.apache.org/get\_started/download][https_mxnet.cdn.apache.org_get_started_download] 下的`.tar.gz`包(the [Download page][https_mxnet.cdn.apache.org_get_started_download] and download the `.tar.gz`)，对应到 [https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases][https_github.com_apache_incubator-mxnet_releases] ，以1.60版为例 ，有以下5个文件包，需要下载的就是下面的第一个包

Assets5

[apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz][]34.3 MB

[apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz.asc][]833 Bytes

[apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz.sha512][]171 Bytes

[Source code(zip)][Source code_zip]

[Source code(tar.gz)][Source code_tar.gz]

目前最新版是1.70rc0，全部下载资源如下，编译同样选择第一个包。

Assets5

[apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz][]35.4 MB

[apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz.asc][]836 Bytes

[apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz.sha512][]175 Bytes

[Source code(zip)][Source code_zip 1]

[Source code(tar.gz)][Source code_tar.gz 1]

还有1.5.1（1.5的改进版）这个版本，是经常使用的，相关资料也比较多，要源码编译的话，同样选第一个包，

Assets5

[apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz][]159 MB

[apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz.asc][]836 Bytes

[apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz.sha512][]171 Bytes

[Source code(zip)][Source code_zip 2]

[Source code(tar.gz)][Source code_tar.gz 2]

（4）配置哪些选项

根据[https://github.com/dmlc/gluon-cv/tree/master/scripts/deployment/cpp-inference][https_github.com_dmlc_gluon-cv_tree_master_scripts_deployment_cpp-inference]中的说明文档，默认的选择项前面已经有一大堆选择，逐个按需要配置，比如

\-DUSE\_CUDA=0 -DUSE\_CUDNN=0 -DUSE\_OPENCV=1 -DUSE\_OPENMP=1 -DUSE\_PROFILER=1 -DUSE\_BLAS=open -DUSE\_LAPACK=1 -DUSE\_DIST\_KVSTORE=0 -DUSE\_MKL\_IF\_AVAILABLE=0 -DUSE\_CPP\_PACKAGE=1 -DBUILD\_CPP\_EXAMPLES=0 -DDO\_NOT\_BUILD\_EXAMPLES=1 -DCMAKE\_INSTALL\_PREFIX=c:\\incubator-mxnet

去掉USE\_F16C，否则报错：F16C instruction set is not yet supported for MSVC；

去掉USE\_JEMALLOC （to avoid incompatibilities with LLVM’s OpenMP library）；

去掉MKL所有相关的选项（假设你是要编译OpenBlas支持的项目）；

CUDA什么的根据自己的实际情况选。

(5) 关于OpenCV

添加OpenCV目录，这个不多说了，我的OpenCV都是自己编译的，

[https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/106928732][https_blog.csdn.net_tanmx219_article_details_106928732]

你可以直接下载官方的版本再配置，比如使用这个地方的openCV包:

[https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.3.0][https_github.com_opencv_opencv_releases_tag_4.3.0]

配置目录下面有那个OpenCVConfig.cmake文件即可。

（6）OpenBlas的配置

OpenBlas要输入2个地址，一个是lib（注意不是lib directory)，一个是include directory，以我自己下载的windows版为例，是这两个地址：  
D:\\devMXNet\\OpenBLAS-0.3.10-x64\\lib\\libopenblas.dll.a  
D:\\devMXNet\\OpenBLAS-0.3.10-x64\\include

上面这个libopenblas.dll.a，我用libopenblas.lib发现也可以正确完成编译，不知道为什么，我又查了网上不少贴子，大家用的都是libopenblas.dll.a。

另外，我在环境变量中设置：OpenBLAS\_HOME=D:\\devMXNet\\openblas-0.2.14-x64-install，此时在CMakeCache.txt中自动给出的地址是：  
//Path to a file.  
OpenBLAS\_INCLUDE\_DIR:PATH=D:/devMXNet/openblas-0.2.14-x64-install/include  
//Path to a library.  
OpenBLAS\_LIB:FILEPATH=D:/devMXNet/openblas-0.2.14-x64-install/lib/libopenblas.dll.a  
可见，cmake中的默认配置也是libopenblas.dll.a。

附： openblas-0.2.14-x64-install是按照这里  
[https://github.com/dmlc/gluon-cv/tree/master/scripts/deployment/cpp-inference][https_github.com_dmlc_gluon-cv_tree_master_scripts_deployment_cpp-inference]  
 提供的下载地址  
http://mxnet-files.s3.amazonaws.com/openblas/openblas-0.2.14-x64-install.zip）

最后， 上图

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbm14MjE5_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

反复configure几次后，会出现一些警告，貌似是gtest版本什么的，貌似没有什么影响，不管，直接Generate生成项目，开始启动vs2019编译即可，

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbm14MjE5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

选择Release模式，编译出奇地慢，1个多小时吧，耐心等待吧！能计划到休息时再编译就完美了。

正常情况下，最后会生成libmxnet.dll。偶尔会有找不到op.h这样的报错，貌似这些主要是给例子用的，对libmxnet.dll没有影响。

## 处理 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory ##

这里特别列出来，是因为大多数在Windows系统中使用cmake-gui的朋友都会碰到，但没有一个给出了合理的解决方案，如果直接使用Makefile，貌似没有这个问题（我没试过）。后来我参考了这里（[https://www.programmersought.com/article/14353977045/][https_www.programmersought.com_article_14353977045]）的说明，大概知道了原因。现在把解决方案分享出来。

### 报错 ###

报错内容大致如下

........ 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory mlp D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory mlp\_gpu D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory mlp\_cpu D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory resnet D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory alexnet D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory googlenet D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory charRNN D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory inception\_bn D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory lenet D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

错误 C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory lenet\_with\_mxdataiter D:\\devMXNet\\apache-mxnet-160\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\optimizer.hpp 37

### 解决办法 ###

切换到你的安装有mxnet（python api）的python环境，并且到这个地址下面(根据自己的编译目录选)，

`D:\devMXNet\apache-mxnet-151\cpp-package\script`

使用下面的命令

`python OpWrapperGenerator.py libmxnet.dll`

如果你喜欢指定绝对地址的话，就是

`python OpWrapperGenerator.py D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\cpp-package\\scripts\\libmxnet.dll`

如果一切正常的话，在这个相应的位置你就能找到这个op.h文件，

D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\cpp-package\\include\\mxnet-cpp\\op.h

### 如果依赖文件不全，可能会出现下面的问题 ###

如果OpWrapperGenerator.py在scripts下只能找到libmxnet.dll的话，大概率会得到下面的报错

Traceback (most recent call last):
      File "D:\Anaconda3\envs\mx36gpu\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main
        "__main__", mod_spec)
      File "D:\Anaconda3\envs\mx36gpu\lib\runpy.py", line 85, in _run_code
        exec(code, run_globals)
      ......
      File "d:\devMXNet\apache-mxnet-151\cpp-package\scripts\OpWrapperGenerator.py", line 320, in ParseAllOps
        cdll.libmxnet = cdll.LoadLibrary(sys.argv[1])
      File "D:\Anaconda3\envs\mx36gpu\lib\ctypes\__init__.py", line 426, in LoadLibrary
        return self._dlltype(name)
      File "D:\Anaconda3\envs\mx36gpu\lib\ctypes\__init__.py", line 348, in __init__
        self._handle = _dlopen(self._name, mode)
    OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。

这是因为libmxnet.dll的依赖模块找不到，有两种办法可以解决这个问题。

其一是在Path中加入这些模块的地址（有点麻烦）。

其二，把所有要用的模块统统拷贝到scripts这个目录下面，和OpWrapperGenerator.py放到一起，我就是这么干的。如下图，

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbm14MjE5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

当然这里有些是多余的，但这么一路搞过来，我实在有点累了，懒得一个个挑选。如果你想详细知道libmxnet.dll有哪些依赖，可以去这里

[https://github.com/lucasg/Dependencies/releases][https_github.com_lucasg_Dependencies_releases]

下载一个Windows下的依赖关系分析器Dependencies，根据里面提到的依赖一个一个地添加，我截个图吧（唉，好麻烦啊）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbm14MjE5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

生的op.h我放到这里了（还没测试，不一定能用，就是看长什么样子而已，唉，真是一堆Op）

[https://download.csdn.net/download/tanmx219/12594399][https_download.csdn.net_download_tanmx219_12594399]

## 通过OpWrapperGenerator.py生成OP.h时的问题 ##

在用python生成op.h文件时，你可能会碰到这样的问题

argument "lrs" of operator "multi_sgd_update" has unknown type ", required"
    argument "wds" of operator "multi_sgd_update" has unknown type ", required"
    argument "lrs" of operator "multi_sgd_mom_update" has unknown type ", required"
    argument "lrs" of operator "multi_sgd_mom_update" has unknown type ", required"
    argument "wds" of operator "multi_sgd_mom_update" has unknown type ", required"
    argument "lrs" of operator "multi_mp_sgd_update" has unknown type ", required"
    argument "wds" of operator "multi_mp_sgd_update" has unknown type ", required"
    argument "lrs" of operator "multi_mp_sgd_mom_update" has unknown type ", required"
    argument "wds" of operator "multi_mp_sgd_mom_update" has unknown type ", required"

解决办法如下。

找到这个文件，[https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/master/include/mxnet/tuple.h\#L744][https_github.com_apache_incubator-mxnet_blob_master_include_mxnet_tuple.h_L744]

把里面的\#if这个块注释掉。

namespace dmlc {
    /*! \brief description for optional TShape */
    DMLC_DECLARE_TYPE_NAME(optional<mxnet::TShape>, "Shape or None");
    DMLC_DECLARE_TYPE_NAME(optional<mxnet::Tuple<int>>, "Shape or None");
    // avoid low version of MSVC
    #if !defined(_MSC_VER) // <----------- Here !
    template<typename T>
    struct type_name_helper<mxnet::Tuple<T> > {
      static inline std::string value() {
        return "tuple of <" + type_name<T>() + ">";
      }
    };
    #endif
    }  // namespace dmlc

解决方案在这里

[https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/14116][https_github.com_apache_incubator-mxnet_issues_14116]

[https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/15143][https_github.com_apache_incubator-mxnet_issues_15143]

[https://github.com/apache/incubator-mxnet/pull/15144][https_github.com_apache_incubator-mxnet_pull_15144]

我查看了1.60版的，这个地方已经改成下面的样子了（添加了&& \_MSC\_VER < 1900），

namespace dmlc {
    /*! \brief description for optional TShape */
    DMLC_DECLARE_TYPE_NAME(optional<mxnet::TShape>, "Shape or None");
    DMLC_DECLARE_TYPE_NAME(optional<mxnet::Tuple<int>>, "Shape or None");
    // avoid low version of MSVC
    #if !(defined(_MSC_VER) && _MSC_VER < 1900)
    template<typename T>
    struct type_name_helper<mxnet::Tuple<T> > {
      static inline std::string value() {
        return "tuple of <" + type_name<T>() + ">";
      }
    };
    #endif
    }  // namespace dmlc

## 另外，附上OSError: \[WinError 126\] 找不到指定的模块 —— 解决办法 ##

Python程序在使用ctypes库调用C++程序创建的dll时，会产生如下错误：

OSError: \[WinError 126\] 找不到指定的模块

经百度后发现，引起此类问题的主要原因有二：

（1）找不到该DLL文件，路径不对或者被杀毒软件隔离；

（2）DLL动态库依赖于其他其他DLL动态库无法被系统找到。如果依赖库依赖其他库，一层一层地，都要找到，也就是说，在Python里面载入dll时，如果这个dll还依赖于其它的dll的话，这些相关的dll也得要能被Python的进程访问到（感觉好啰嗦）。

解决方法：

对于原因一，可以把文件路径改为绝对路径；把杀毒软件关闭重新操作。

对于原因二，最基本的解决方式是把相关的DLL 动态库也导进来。如果无法确定相关DLL 动态库，引起这类问题的原因很可能是由于你的目标主机没有安装相关的C++环境，去弄个Visual C++ Redistributable运行库吧！

# #

## 错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” ##

假设你已经编译好了各个部分，Op.h也已经正常生成，在最后生成关头，你会看到这样一个报错，

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” resnet D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” mlp D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” alexnet D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” googlenet D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” charRNN D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” lenet\_with\_mxdataiter D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” inception\_bn D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” lenet D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” test\_regress\_label D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1  
误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib” mlp\_gpu D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\LINK 1

这是一个mxnet的cmake配置在windows下的BUG，可以参考: [https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/11628][https_github.com_apache_incubator-mxnet_issues_11628]。

解决办法：

直接把文件  
D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\Release\\libmxnet.lib  
拷贝到  
D:\\devMXNet\\apache-mxnet-151\\dev\\cpp-package\\example\\mxnet\_static.lib  
注意文件名已经改成了mxnet\_static.lib

当然，不嫌麻烦你可以到cmake的配置文件里去改。  
最后点击VS2019生成，恭喜，一切如意结束，生成完整的libmxnet.dll及相关例程。

## 最后的总结 ##

前面写了这么多，因为和解决问题混在一起，所以看起来有些乱，我用自己第一次成功编译的案例理一下顺序。

（1）主要文件包： openblas-0.2.14-x64-install.zip （下载：[http://mxnet-files.s3.amazonaws.com/openblas/openblas-0.2.14-x64-install.zip][http_mxnet-files.s3.amazonaws.com_openblas_openblas-0.2.14-x64-install.zip]） apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz （下载：[https://github.com/apache/incubator-mxnet/release][https_github.com_apache_incubator-mxnet_release]）

（2）修改tuple.h，把那句 \#if... 改成这样   \#if !(defined(\_MSC\_VER) && \_MSC\_VER < 1900)

（3）cmake-gui配置，不要忘记USE\_CPP\_PACKAGE等

（4）vs2019生成项目，最后例程会全面报错，C1083 无法打开包括文件: “mxnet-cpp/op.h”: No such file or directory

（5）生成op.h文件，例如我的anaconda mxnet环境是mx36gpu，那么就切换到这个环境中运行OpWrapperGenerator.py，不要忘记事先拷贝那些libmxnet.dll相关的其他dll文件。

(mx36gpu) C:\Users\Administrator>cd /d D:\devMXNet\apache-mxnet-151b\cpp-package\scripts
    (mx36gpu) D:\devMXNet\apache-mxnet-151b\cpp-package\scripts>python OpWrapperGenerator.py libmxnet.dll
    (mx36gpu) D:\devMXNet\apache-mxnet-151b\cpp-package\scripts>

（6）VS2019再次点击生成，此时会出现最后一个报错，错误 LNK1181 无法打开输入文件“mxnet\_static.lib”，把libmxnet.lib拷贝过去并改名。

最后，上图，祝大家编译顺利。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbm14MjE5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

[https_mxnet.cdn.apache.org_get_started_build_from_source]: https://mxnet.cdn.apache.org/get_started/build_from_source
[https_mxnet.cdn.apache.org_get_started_download]: https://mxnet.cdn.apache.org/get_started/download
[https_github.com_apache_incubator-mxnet_releases]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases
[apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.6.0/apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz
[apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz.asc]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.6.0/apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz.asc
[apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz.sha512]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.6.0/apache-mxnet-src-1.6.0-incubating.tar.gz.sha512
[Source code_zip]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/archive/1.6.0.zip
[Source code_tar.gz]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/archive/1.6.0.tar.gz
[apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.7.0.rc0/apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz
[apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz.asc]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.7.0.rc0/apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz.asc
[apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz.sha512]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.7.0.rc0/apache-mxnet-src-1.7.0.rc0-incubating.tar.gz.sha512
[Source code_zip 1]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/archive/1.7.0.rc0.zip
[Source code_tar.gz 1]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/archive/1.7.0.rc0.tar.gz
[apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.5.1/apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz
[apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz.asc]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.5.1/apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz.asc
[apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz.sha512]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/download/1.5.1/apache-mxnet-src-1.5.1-incubating.tar.gz.sha512
[Source code_zip 2]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/archive/1.5.1.zip
[Source code_tar.gz 2]: https://github.com/apache/incubator-mxnet/archive/1.5.1.tar.gz
[https_github.com_dmlc_gluon-cv_tree_master_scripts_deployment_cpp-inference]: https://github.com/dmlc/gluon-cv/tree/master/scripts/deployment/cpp-inference
[https_blog.csdn.net_tanmx219_article_details_106928732]: https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/106928732
[https_github.com_opencv_opencv_releases_tag_4.3.0]: https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.3.0
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbm14MjE5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230209/4fbab0c16c234270adff16b1abe0d75c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhbm14MjE5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230209/78ed3b7522354cbc9f884d9d1fb142d4.png
[https_www.programmersought.com_article_14353977045]: https://www.programmersought.com/article/14353977045/
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[https_github.com_lucasg_Dependencies_releases]: https://github.com/lucasg/Dependencies/releases
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