Apache MXNet

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。