这里只介绍一下Mac下的安装记录，更多的请参考：https://mxnet.apache.org/install/index.html?platform=MacOS&language=Python&processor=CPU
就个人的安装经历来说，使用Docker的方式应该是最简单的，不会遇到什么坑；其它的方式就不好说 了！
当然，我也就只是尝试了 Python CPU 的方式和Docker的方式。
首先是按照文章：深度学习入门实战（一）：像Prisma一样算法生成梵高风格画像 中的方式安装，但是直接使用命令“git clone--recursive https://github.com/dmlc/mxnet”下载代码实在太慢了。于是直接在浏览器中打开“https://github.com/dmlc/mxnet”，会跳转到“https://github.com/apache/incubator-mxnet”，然后直接下载zip包：
这样下载下来再去解压，就会快很多了。
编译安装
运行setup-utils目录下的install-mxnet-osx.sh脚本，中间要编译些东西，要多等会，再输入个密码，就自动编译安装完成啦。
注意一下：
1.因为要读取make目录下的文件，所以这里要在MXnet源码的根目录执行安装脚本～
比如在mxnet的源码根目录执行
sh./setup-utils/install-mxnet-osx.sh
2.以后运行脚本可能需要一些python模块，建议安装下pip
mac下安装的方法也很简单： sudo easy_install pip
看看我遇到的那些问题：
2、python安装scikit-image时出现错误：Operation not permitted
使用 pip 进行安装时，可能会因为源的问题，导致安装特别慢，或者经常出现连接、下载超时的错误，可以通过以下方式解决：
安装成功后，可以执行上面提到的文章中的样例，
打开终端，在终端中切换目录可能比较麻烦，因为我们已经下载解压并在Finder中打开了，所以：
我们直接用鼠标把它拖动到终端中松开，就可以得到完整的目录了，然后再复制执行cd 操作，当然你也可以选输入“cd ”，然后再执行拖动操作。
然后执行“download.sh”下载样例图片和params文件，有人可能会问：params文件有什么用？
然后执行：
python nstyle.py--gpu-1--max-num-epochs150--output_dir~/Desktop/
--gpu：使用哪个一个GPU,-1代表使用CPU
--max-num-epochs：最大迭代次数，这里我们迭代150次
--output_dir：结果输出路径
可能大家一次运行不起来，会出现No module named for xxx的提示，一般是相应的python模块没有安装，在google搜下No module named for xxx一般都能找到安装方法，大部分都能通过pip安装。
等执行完成，就可以在桌面上看到一个 final.jpg 的图片文件了。
由于我把输入换成了一个美女，所以输出是这样的：
性感吗？有没有人想看原图？点赞评论走起来~~
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