任务描述
成功安装了mxnet后，我的目标就是：调用mxnet已经写好的目标检测方法，调整数据集训练模型，如：SSD，Faster-RCNN，YOLOv3。进入Mxnet的官网，选择GlounCV Toolkit，下面有好东西。
选择你想要的用的模型，如SSD，将.py文件下载下来，如下图：
根据文档的指导，首先要准备好数据集，根据文档的指导就行了。当然有一个问题还是避之不及，windows上能跑嘛？
Windows杀手：horovod
其实前面写了那么多都是为了预热，为了不熟悉mxnet的伙伴们指点一下道路。那么在数据准备完毕后，执行指令：python train_ssd.py，就报错了：No module horovod。于是简单粗暴的解决：pip install horovod，出现在面前的是满是红字的错误，经过1个小时的排查，得出解决方案：Windows真的不支持，于是装了双系统。
装双系统也是常规操作了，虽然这件事我拖了半年。最后装了ubuntu18.04，装完后，不用猜都知道是黑屏，进不去，卡机。那么我这次的解决方案也很常规，添加：nomodeset，看到这个单词，伙伴们应该很熟悉，就不多解释了，文末会给这方面问题解决的参考链接。
终于开机了，那就是装驱动，cuda，Anaconda，中间也有不少坑，但是都是必备的坑，装过的人都很熟悉，一一解决即可。那么，换成Linux，问题就解决了吗？答案是：NO，这只是开始
难受的Horovod
由于自己写的深度学习模型都是单GPU，所以对分布式不是很关注，那么horovod的安装流程就完全没接触过，因此出了一大堆错误。我主要的错误就是：未安装NCCL。若是想要深度学习环境，那么就必须要安装NCCL，所以大家在装horovod之前，必须装NCCL，否则在跑程序的时候，import horovod.mxnet就会报错。
装NCCL遇到了一个恶心的问题：错误：file:/var/nccl-repo-2.4.8-ga-cuda10.0 Release: 由于没有公钥，无法验证下列签名： NO_PUBKEY F60F4B3D7FA2AF80，这个问题会导致sudo apt update无法正常进行，那么NCCL也无法正常安装。解决办法如下：
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv F60F4B3D7FA2AF8这个可以解决密钥缺失的问题，之后再执行sudo apt update即可。
Open MPI
NCCL安装完毕之后，就是Open MPI的安装，如果这个不装，那么装horovod就会一直报恶心的错误：mccxx.bat文件缺失, 所以说，一定要安装Open MPI，安装方法就去艘Open MPI，根据官网的教程来就行了。
再见Horovod
当所有的依赖都安装完毕：NCCL，Open MPI，那么你的horovod就可以正常安装了，为了不要过多琐碎的操作，建议在安装了mxnet的环境下直接：pip install horovod，OK，一切顺利。
总结一下，为了这个horovod，我装了双系统，解决一堆环境Bug之后，又掉入Open MPI和NCCL的坑。后悔没有认真看horovod的官方要求。现在我的机子正在边冒黑烟边跑Faster-RCNN，感觉无比畅快。文章末尾我会放几个非常有用的链接，供同样入坑的小伙伴参考。最后放张图庆祝自己的胜利啦
参考链接
horovod官网：https://github.com/horovod/horovod
horovod在GPU上配置：https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/gpus.rst
NCCL：https://developer.nvidia.com/nccl
如何安装horovod：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63158504
公共密钥的问题：https://www.jianshu.com/p/7f04a4448634
import horovod.mxnet报错官方解答1：https://github.com/horovod/horovod/issues/823
import horovod.mxnet报错官方解答2：https://github.com/horovod/horovod/issues/827
备注：本文为作者原创，转载需注明出处
