win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)
用vs 2015打开
编译Release和Debug版本
看网上那个例子里面
工程里面有是三个文件夹
include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录)
lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib，把用vs编译好的放过去)
python(包含一个mxnet，setup.py, 以及build,但是build里面又包含了lib/mxnet 这个跟python里的mxnet库一样，不知道是不是多余的，哦， 这个可能是安装之后才有的)
官方的release还加了一个：3rdparty
（master上面就有一个3rdparty, 但是比如cudnn就要自己更新）
cudart也需要自己从安装的cuda/v8.0/bin里面复制过去，以下几个文件：
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以及根目录有一个设置环境变量的setupenv.cmd
还有LICENSE（从原工程拷过去）
README.txt(有些过时了)
执行一下环境变量设置的
最后在python目录下执行python setup.py install就可以了
不过有个问题，在我的电脑上跑mlp_numpy的例子，gpu比cpu慢。。。
win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)
原文：http://www.cnblogs.com/guwang/p/5738733.html
