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++PythonJavaJuliaMatlabJavaScriptGoRScalaPerlWolfram語言)。

Apache MXNet
開發者Apache軟件基金會
目前版本
  • 1.9.1(2022年5月10日)[1]
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程式語言
作業系統WindowsmacOSLinux
類型機器學習深度學習
許可協定Apache License 2.0
網站mxnet.apache.org

MXNet庫可以擴充到多GPU[2]和多台機器,並可移植。MXNet由公共雲提供商亞馬遜雲端運算服務(AWS)[3]Microsoft Azure[4]支援。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援[7]

特色

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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

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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Google[8]),並且可以使用多GPU或多CPU實現近乎線性的擴充。

靈活性

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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

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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

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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[9])、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

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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,存於互聯網檔案館) Amalgamation