Amazon Linux Deep Learning EC2 实例上的 MXNet R 包

Question

我正在尝试使用 MXNet 和 R（以及可用的 MXNet r 软件包）设置 Amazon Linux EC2 实例。不幸的是，这比我预期的要困难得多。

我尝试在 p2.xlarge (https://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html) 上使用 Amazon 的深度学习 AMI 和 CUDA 8.0 遵循 MXNet 的说明

但是，当我尝试从这个 SO 帖子编译 mxnet r 包时，我得到了同样的错误：

Issues installing mxnet GPU R package for Amazon deep learning AMI

该帖子中讨论的解决方案在某种程度上超出了我完全测试/调试的能力。即我对 linux 环境变量等修改不是特别熟悉。我还查看了 apache-incubator github 上针对 MXnet 提出的一些问题，这些问题也非常无益。

所以我的问题是，

1. 是否有人知道任何可用的 AMI 预打包 R 和 MXNet？我看到的似乎只包括python。
2. 拥有一组工作指令（或脚本）以在 Amazon Linux EC2 实例上运行以安装所需的依赖项（假设我使用至少 CUDA 8.0 附带的某种类型的深度学习 AMI）来安装 MXnet R包？

Answer 1

是的，所以我是另一个帖子的人，我最终让它发挥了作用。花了 50 多个小时，我不能 100% 确定问题出在哪里，因为...linux。

sudo yum install R
sudo yum install libxml2-devel   
sudo yum install cairo-devel
sudo yum install giflib-devel
sudo yum install libXt-devel
sudo R
install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("igraph/rigraph")
install.packages(c(“DiagrammeR”, “roxygen2”, “rgexf”, “influenceR”,  “Cairo”, “imager”))
cd
cd /src/mxnet
cp make/config.mk .
echo "USE_BLAS=openblas" >>config.mk
echo "ADD_CFLAGS += -I/usr/include/openblas" >>config.mk
echo "ADD_LDFLAGS += /usr/local/lib" >>config.mk
echo "USE_CUDA=1" >>config.mk
echo "USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64" >>config.mk
echo "USE_CUDNN=1" >>config.mk
*add another LD flag for /usr/local/lib

cd /etc/ld.so.conf.d/
sudo nano  cuda.conf
    Insert     /usr/local/cuda-9.0/lib64
cd
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
sudo ldconfig

cd R-package
Rscript -e "install.packages('devtools', repo = 'https://cran.rstudio.com')"
Rscript -e "library(devtools); library(methods);options(repos=c(CRAN='https://cran.rstudio.com'));install_deps(dependencies = TRUE)"
cd ..

sudo make rpkg

那么你必须确保 R/Rstudio 可以真正找到这些库：

cd /etc/rstudio
sudo nano rserver.conf

您可以通过将 rsession-ld-library-path 条目添加到服务器配置文件，将元素添加到 R 会话的默认 LD_LIBRARY_PATH（由 R ldpaths 脚本确定）。这对于确保包可以找到未安装在系统标准库路径中的外部库依赖项可能很有用。例如：

rsession-ld-library-path=/opt/local/lib:/usr/local/cuda/lib64