Apache MXNet
开发者Apache软件基金会
源代码库
  • github.com/apache/incubator-mxnet
编程语言
  • C++
  • Python
  • R
  • Julia
  • JavaScript
  • Scala
  • Go
  • Perl
操作系统Windows、macOS、Linux
类型机器学习和深度学习库
许可协议Apache License 2.0
网站mxnet.apache.org

Apache MXNet是一个开源深度学习软件框架,用于训练及部署深度神经网络。MXNet具有可扩展性,允许快速模型训练,并支持灵活的编程模型和多种编程语言(包括C++、Python、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl和Wolfram语言)。

MXNet库可以扩展到多GPU和多台机器,并可移植。MXNet由公共云提供商亚马逊云计算服务(AWS)和Microsoft Azure支持。亚马逊把MXNet选为AWS的首选深度学习框架。当前,MXNet受到英特尔、Dato、百度、微软、沃尔夫勒姆研究公司以及卡内基·梅隆大学、麻省理工学院、华盛顿大学和香港科技大学等研究机构的支持。

特色

Apache MXNet是一个极简、灵活、可扩展的深度学习框架,支持深度学习模型的最新技术,包括卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)。

可扩展性

MXNet分布于动态云基础架构上,使用分布式参数服务器(基于卡内基·梅隆大学、百度和Google),并且可以使用多GPU或多CPU实现近乎线性的扩展。

灵活性

MXNet支持命令式和符号式编程,让使用命令式编程的开发者可以更轻松地上手深度学习,还可以更容易地跟踪、调试、保存断点,修改学习率等超参数或执行早停。

多编程语言支持

MXNet支持C++用于优化后端,以获得大部分可用的GPU或CPU,以及支持Python、R语言、Scala、Julia、Perl、MATLAB和JavaScript,用于为开发人员提供简单的前端。

可移植性

MXNet支持将受过训练的模型高效部署到低端设备,例如移动设备(使用Amalgamation)、物联网设备(使用AWS Greengrass)、无服务器计算(使用AWS Lambda)或容器。这些低端环境只有性能较弱的CPU或有限的内存(RAM),并且应能使用在更高端环境(如基于GPU的集群)上训练的模型。

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