使用環境是WSL（Ubuntu 18.04），g++ 7.5.0
1、下載Mxnet源碼
git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet mxnet
此處一定要把recursive確保把子模塊一同下載下來，解壓，如果下載速度較慢或者網絡連接不順利時，比如出現
建議使用mxnet的鏡像，網址鏈接：https://gitlab.com/jackwish/mxnet
2、添加相應的依賴庫
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libopencv-dev libatlas-base-dev libopenblas-dev
由於用的是自己的小破電腦，所以主要編譯cpu版，如果需要GPU版本，還需安裝GPU有關的cuda、cudnn
3、編譯
這裏使用make編譯Mxnet，首先修改配置，對mxnet/make/config.mk進行修改，
USE_CPP_PACKAGE=1
再對編譯選項進行修改，對mxnet源碼下的CMakeLists.txt進行修改，將有關cuda的選項關閉（因爲編譯的cpu版本）
mxnet_option(USE_CUDA "Build with CUDA support" OFF)
mxnet_option(USE_OLDCMAKECUDA "Build with old cmake cuda" OFF)
mxnet_option(USE_NCCL "Use NVidia NCCL with CUDA" OFF)
mxnet_option(USE_OPENCV "Build with OpenCV support" ON)
mxnet_option(USE_OPENMP "Build with Openmp support" ON)
mxnet_option(USE_CUDNN "Build with cudnn support" OFF)
mxnet_option(USE_CPP_PACKAGE "Build C++ Package" ON)
之後進行編譯，
cd mxnet
cp make/config.mk .
make -j4
編譯後會在mxnet/lib文件中出現libmxnet.a和libmxnet.so
4、運行cpp-pakeage中的例子
這裏就編譯了很經典的例子：用mlp識別mnist手寫字體
4.1 下載數據
這裏下載數據有幾種辦法
第一種，運行mxnet/cpp-package/exmaple中的get_data.sh腳本，
sh get_data.sh
這裏運行時，會出現Syntax error: "(" unexpected**的錯誤，原因：兼容性問題，因爲linux將sh默認指向了dash，而不是bash，解決方法：在root下運行以下代碼，並選擇no，再次運行shell腳本
sudo dpkg-reconfigure dash
這種方法下載數據有點慢，建議直接在網站上下載，mnist的數據集挺好找的，不過注意下載mnist_train.csv，下載後並保存在data/mnist_data文件中，一定要解壓！！！不然後面運行程序會報錯，說找不到數據文件
4.2 編譯
下載數據後，在cpp-package/example中進行編譯
make all MXNET_USE_CPU=1
注意將MXNet共享庫的路徑添加到操作系統特定的環境變量中，否則會報錯： error while loading shared libraries: libmxnet.so: cannot open shared object file: No such file or directory
cd build
export LD_LIBRARY_PATH=../lib/:$LD_LIBRARY_PATH
在運行程序前，將mnist數據拷貝到build目錄下，否則會報錯： Error: File does not exist: ./data/mnist_data/train-images-idx3-ubyte，注意將data/mnist_data文件夾全部拷貝進去，再運行
./mlp_cpu
最後訓練結果如下：
以上標紅的地方几乎都是踩坑的地方，一定要注意，最好的建議看官方的手冊，介紹的很全，能遇到的問題幾乎上面都有解決方法，https://mxnet.apache.org/api/cpp/docs/tutorials/basics，可惜當初自己就是死活不看orz，所以說一定要看官方教程，它不香嗎