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Apache MXNet

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Apache MXNet
開發者Apache軟件基金會
當前版本
  • 1.9.1(2022年5月10日)[1]
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編程語言
操作系統WindowsmacOSLinux
類型機器學習深度學習
許可協議Apache License 2.0
網站mxnet.apache.org

Apache MXNet是一個開源深度學習軟體框架,用於訓練及部署深度神經網絡。MXNet具有可擴展性,允許快速模型訓練,並支持靈活的編程模型和多種編程語言(包括C++PythonJavaJuliaMatlabJavaScriptGoRScalaPerlWolfram語言)。

MXNet庫可以擴展到多GPU[2]和多台機器,並可移植。MXNet由公共雲提供商亞馬遜雲計算服務(AWS)[3]Microsoft Azure[4]支持。亞馬遜把MXNet選為AWS的首選深度學習框架[5][6]。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香港科技大學等研究機構的支持[7]

特色

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Apache MXNet是一個極簡、靈活、可擴展的深度學習框架,支持深度學習模型,包括卷積神經網絡(CNN)和長短期記憶網絡(LSTM)。

可擴展性

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MXNet分布於動態雲基礎架構上,使用分布式參數服務器(基於卡內基·梅隆大學百度Google[8]),並且可以使用多GPU或多CPU實現近乎線性的擴展。

靈活性

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MXNet支持命令式和符號式編程,讓使用命令式編程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、調試、保存斷點,修改學習率等超參數或執行早停。

多編程語言支持

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MXNet支持C++用於優化後端,以獲得大部分可用的GPU或CPU,以及支持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

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MXNet支持將受過訓練的模型高效部署到低端設備,例如移動設備(使用Amalgamation[9])、物聯網設備(使用AWS Greengrass)、無服務器計算(使用AWS Lambda)或容器。這些低端環境只有性能較弱的CPU或有限的內存(RAM),並且應能使用在更高端環境(如基於GPU的集群)上訓練的模型。

參見

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參考資料

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  1. ^ Release 1.9.1. 2022年5月10日 [2022年6月30日]. 
  2. ^ 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). 
  3. ^ 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). 
  4. ^ 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). 
  5. ^ 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). 
  6. ^ Amazon Has Chosen This Framework to Guide Deep Learning Strategy. Fortune. [2017-05-13]. (原始內容存檔於2017-02-04). 
  7. ^ MXNet, Amazon’s deep learning framework, gets accepted into Apache Incubator. [2017-03-08]. (原始內容存檔於2017-03-09). 
  8. ^ Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server (PDF). [2014-10-08]. (原始內容存檔 (PDF)於2014-12-12). 
  9. ^ ([//web.archive.org/web/20180808202721/https://mxnet.incubator.apache.org/faq/smart_device.html 頁面存檔備份,存於網際網路檔案館) Amalgamation