关于MXnet的介绍：
MXNet: A flexible and efficient library for deep learning.
这是MXNet的官网介绍，“MXNet是灵活且高效的深度学习库”。
MXNet是主流的三大深度学习框架之一：
TensorFlow：Google支持，其简化版是Keras；
PyTorch：Facebook支持，其工业版是Caffe2；
MXNet：中立，Apache孵化器项目，也被AWS选为官方DL平台；
MXNet的优势是，其开发者之一李沐，是中国人，在MXNet的推广中具有语言优势（汉语），有利于国内开发者的学习。同时，推荐李沐录制的教学视频，非常不错。
MXNet的高层接口是Gluon，Gluon同时支持灵活的动态图和高效的静态图，既保留动态图的易用性，也具有静态图的高性能，这也是官网介绍的flexible和efficient的出处。同时，MXNet还具备大量学术界的前沿算法，方便移植至工业界。希望MXNet团队再接再励，在深度学习框架的竞赛中，位于前列。
我是在Ubuntu18.04里面安装的
安装步骤：
1、安装Python
sudo apt-get install python
2、安装Git
sudo apt-get install git
3、安装依赖包
sudo apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-dev
4、从GitHub上获取代码（这个可能不是最新的，自己可以换成最新的路径）
git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet
5、进入MXnet目录进行编译，命令如下
cd mxnet make -j$(nproc) #利用多核特性
6 安装python的必备库
sudo apt-get install python-setuptools sudo apt-get install python-numpy
7、安装Python支持，进入Mxnet下的Python目录执行如下命令
sudo python setup.py install
8、进入example目录下的image-classification目录执行如下命令
sudo python train_mnist.py
执行结果如下
INFO:root:Epoch[18] Batch [100-200] Speed: 11223.70 samples/sec accuracy=0.999844 INFO:root:Epoch[18] Batch [200-300] Speed: 10489.39 samples/sec accuracy=0.999844 INFO:root:Epoch[18] Batch [300-400] Speed: 10071.96 samples/sec accuracy=0.999531 INFO:root:Epoch[18] Batch [400-500] Speed: 11706.14 samples/sec accuracy=1.000000 INFO:root:Epoch[18] Batch [500-600] Speed: 10958.20 samples/sec accuracy=0.999531 INFO:root:Epoch[18] Batch [600-700] Speed: 10575.25 samples/sec accuracy=0.999687 INFO:root:Epoch[18] Batch [700-800] Speed: 10963.99 samples/sec accuracy=0.999375 INFO:root:Epoch[18] Batch [800-900] Speed: 11068.63 samples/sec accuracy=0.999531 INFO:root:Epoch[18] Train-accuracy=0.999684 INFO:root:Epoch[18] Time cost=5.598 INFO:root:Epoch[18] Validation-accuracy=0.983380 INFO:root:Epoch[19] Batch [0-100] Speed: 11794.51 samples/sec accuracy=0.999845 INFO:root:Epoch[19] Batch [100-200] Speed: 11534.11 samples/sec accuracy=1.000000 INFO:root:Epoch[19] Batch [200-300] Speed: 11276.61 samples/sec accuracy=0.999844 INFO:root:Epoch[19] Batch [300-400] Speed: 11382.12 samples/sec accuracy=0.999687 INFO:root:Epoch[19] Batch [400-500] Speed: 11193.14 samples/sec accuracy=0.999219 INFO:root:Epoch[19] Batch [500-600] Speed: 11618.06 samples/sec accuracy=0.999844 INFO:root:Epoch[19] Batch [600-700] Speed: 11561.83 samples/sec accuracy=0.999687 INFO:root:Epoch[19] Batch [700-800] Speed: 11611.91 samples/sec accuracy=0.999687 INFO:root:Epoch[19] Batch [800-900] Speed: 10880.64 samples/sec accuracy=0.999844 INFO:root:Epoch[19] Train-accuracy=0.999733 INFO:root:Epoch[19] Time cost=5.261 INFO:root:Epoch[19] Validation-accuracy=0.982882
说明：由于我使用普通权限操作都不能成功，所以使用了sudo，还有就是在调用python那里使用python3也是可以的。
比如：
sudo python3 train_mnist.py
参考博客：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/80350366
参考博客：https://www.cnblogs.com/ibyte/p/6141832.html
原文：https://www.cnblogs.com/juluwangshier/p/12000805.html