由于系统兼容性的问题，mxnet目前仅支持win10、linux、Mac，如果你的windows系统不是win10，请忽略本文。
需要准备的环境有， MinGW（gcc）、OpenCV、CUDA 、CuDnn、MKL/Openblas、mxnet。
OpenCV
https://download.csdn.net/download/zqq19911005/10265897 运行opencv-2.4.13.5-vc14.exe，把文件拷贝到系统盘drive 文件夹下。设置环境变量Path = C:\Drivers\opencv\build\x64\vc14\bin
CUDA CuDnn
cuda：https://download.csdn.net/download/yangdongdtdty/10227402
cudnn： https://download.csdn.net/download/longma666666/10283519
安装cuda。解压cudnn 把bin lib source 都拷贝到cuda对应文件夹下。
环境变量：
MKL
解压安装即可。
环境变量
mxnet
https://download.csdn.net/download/lby765593679/10377688
解压压缩包。
setupenv.cmd
进行mxnet环境安装。
python mxnet
到python 目录下 运行 python setup.py install 安装完成。 把20180422_mxnet_x64_vc141_gpu_cu91\bin文件夹下的*.dll。 （推荐使用我整理的压缩包，因为里面有14个*.dll，比较完整）拷贝到C:\Python27\Lib\site-packages\mxnet-1.2.0-py2.7.egg\mxnet下面
都安装完毕，之后 测试
(mxnet.nd.ones((2,2), mxnet.cpu())*100).asnumpy()
(mxnet.nd.ones((2,2), mxnet.gpu())*100).asnumpy()
如果结果如下：
说明gpu计算有问题。解决方案是换一个版本的mxnet release