Apache MXNet
| 開發者 | Apache軟件基金會 |
|---|---|
| 目前版本 | |
| 原始碼庫 |
|
| 程式語言 | |
| 引擎 | |
| 作業系統 | Windows、macOS、Linux |
| 類型 | 機器學習和深度學習庫 |
| 許可協定 | Apache License 2.0 |
| 網站 | mxnet |
Apache MXNet是一個開源深度學習軟件框架，用於訓練及部署深度神經網絡。MXNet具有可延伸性，允許快速模型訓練，並支援靈活的編程模型和多種程式語言（包括C++、Python、Java、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl和Wolfram語言）。
MXNet庫可以擴充到多GPU[1]和多桌機器，並可移植。MXNet由公共雲提供商亞馬遜雲端運算服務（AWS）[2]和Microsoft Azure[3]支援。亞馬遜把MXNet選為AWS的首選深度學習框架[4][5]。目前，MXNet受到英特爾、Dato、百度、微軟、沃爾夫勒姆研究公司以及卡內基·梅隆大學、麻省理工學院、華盛頓大學和香港科技大學等研究機構的支援[6]。
特色[編輯]
Apache MXNet是一個極簡、靈活、可延伸的深度學習框架，支援深度學習模型，包括卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）。
可延伸性[編輯]
MXNet分佈於動態雲基礎架構上，使用分散式參數伺服器（基於卡內基·梅隆大學、百度和Google[7]），並且可以使用多GPU或多CPU實現近乎線性的擴充。
靈活性[編輯]
MXNet支援命令式和符號式編程，讓使用指令式程式設計的開發者可以更輕鬆地上手深度學習，還可以更容易地跟蹤、除錯、儲存斷點，修改學習率等超參數或執行早停。
多程式語言支援[編輯]
MXNet支援C++用於最佳化後端，以獲得大部分可用的GPU或CPU，以及支援Python、R語言、Scala、Julia、Perl、MATLAB和JavaScript，用於為開發人員提供簡單的前端。
可移植性[編輯]
MXNet支援將受過訓練的模型高效部署到低階裝置，例如流動裝置（使用Amalgamation[8]）、物聯網裝置（使用AWS Greengrass）、無伺服器計算（使用AWS Lambda）或容器。這些低階環境只有效能較弱的CPU或有限的主記憶體（RAM），並且應能使用在更高端環境（如基於GPU的叢集）上訓練的模型。
參見[編輯]
參考資料[編輯]
- ^ Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server. [2017-05-13]. （原始內容存檔於2017-08-04）.
- ^ Apache MXNet on AWS - Deep Learning on the Cloud. Amazon Web Services, Inc. [2017-05-13]. （原始內容存檔於2017-06-24）.
- ^ Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server.. Microsoft TechNet Blogs. [2017-09-06]. （原始內容存檔於2017-09-07）.
- ^ MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS - All Things Distributed. www.allthingsdistributed.com. [2017-05-13]. （原始內容存檔於2017-05-07）.
- ^ Amazon Has Chosen This Framework to Guide Deep Learning Strategy. Fortune. [2017-05-13]. （原始內容存檔於2017-02-04）.
- ^ MXNet, Amazon’s deep learning framework, gets accepted into Apache Incubator. [2017-03-08]. （原始內容存檔於2017-03-09）.
- ^ Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server (PDF). [2014-10-08]. （原始內容存檔 (PDF)於2014-12-12）.
- ^ （[//web.archive.org/web/20180808202721/https://mxnet.incubator.apache.org/faq/smart_device.html 頁面存檔備份，存於互聯網檔案館） Amalgamation
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