# 源码编译方式安装Window LuoJiaNET CPU版本

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- [源码编译方式安装LuoJiaNET CPU版本](#源码编译方式安装luojianet-cpu版本)
    - [环境准备](#环境准备)
        - [安装MinGW](#安装mingw)
    - [从代码仓下载源码](#从代码仓下载源码)
    - [编译LuoJiaNET](#编译luojianet)
    - [安装LuoJiaNET](#安装luojianet)
    - [验证是否成功安装](#验证是否成功安装)

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本文档介绍如何在CPU环境的Windows系统上，使用源码编译方式快速安装LuoJiaNET。下面以Win 10系统为例说明LuoJiaNET编译安装步骤。
## 环境准备

下表列出了编译安装LuoJiaNET GPU所需的系统环境和第三方依赖。

|软件名称|版本|作用|
|-|-|-|
|Windows|10|编译和运行LuoJiaNET的操作系统|
|[MinGW](#安装mingw)|7.3|LuoJiaNET CPU使用的编译环境|

### 安装MinGW

在Win10下安装MinGW的详情可查看[MinGW-64下载页面](https://www.mingw-w64.org/downloads/#mingw-builds)。

### 从代码仓下载源码

打开MinGW命令行，运行如下命令：

```bash
git clone https://github.com/WHULuoJiaTeam/luojianet.git
```

### 编译LuoJiaNET

进入LuoJiaNET根目录，然后执行编译脚本。

```bash
cd luojianet
build_gdal.bat
build.bat
```

其中：

- build_gdal.bat 用于从源码编译依赖库GDAL，需要较长时间请耐心等待
- `build.bat`用于编译LuoJiaNET CPU版本的源码
- 默认从github下载依赖源码。

### 安装LuoJiaNET

```bash
pip install output/luojianet_gpu-*.whl 
```

- 注意 1：如果在Python环境下验证，出现如下错误：
   ![win10编译错误](../images/msvcr.png)
   则按照网站 (https://zhuanlan.zhihu.com/p/302587005) 的方法，将Anaconda3\Lib\distutils\cygwinccompiler.py中：
   ```
    elif int(msc_ver) >= 1900:
          # VS2015 / MSVC 14.0
          return ['msvcr140']
   ```
  修改为：
  ```
    elif int(msc_ver) >= 1900:
          # VS2015 / MSVC 14.0
          return ['vcruntime140']
  ```
 - 注意 2：如果希望使用本机编译的Python版本GDAL库，需要将./third_party/GDAL_win/lib/site-packages 拷贝至Python环境Lib/site-package目录下：
    ![win10编译错误](../images/gdal.png)
    
在联网状态下，安装LuoJiaNET时会自动下载LuoJiaNET安装包的依赖项（依赖项详情参见[setup.py](https://github.com/WHULuoJiaTeam/luojianet/tree/master/setup.py)中的required_package），其余情况需自行安装。运行模型时，常见依赖可以参考[requirements.txt](https://github.com/WHULuoJiaTeam/luojianet/tree/master/requirements.txt)。

如果因网速问题下载失败，可多次重复尝试

### 验证是否成功安装

方法一：

```bash
python -c "import luojianet_ms;luojianet_ms.run_check()"
```

如果输出：

```text
LuoJiaNET version: 版本号
The result of multiplication calculation is correct, LuoJiaNET has been installed successfully!
```

说明LuoJiaNET安装成功。

方法二：

```python
import numpy as np
from luojianet_ms import Tensor
import luojianet_ms.ops as ops
import luojianet_ms.context as context

context.set_context(device_target="CPU")
x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(ops.add(x, y))
```

如果输出：

```text
[[[[2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]]

  [[2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]]

  [[2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]]]]
```

说明LuoJiaNET安装成功。