Apache MXNet - Apache MXNet
![]() | tento článek obsahuje obsah, který je napsán jako reklama.Duben 2020) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony) ( |
Vývojáři | Softwarová nadace Apache |
---|---|
Stabilní uvolnění | 1.7.0[1] / 25. srpna 2020 |
Úložiště | ![]() |
Napsáno | C ++, Krajta, R, Jáva, Julie, JavaScript, Scala, Jít, Perl |
Operační systém | Okna, Operační Systém Mac, Linux |
Typ | Knihovna pro strojové učení a hluboké učení |
Licence | Licence Apache 2.0 |
webová stránka | mxnet |
Apache MXNet je open-source hluboké učení softwarový rámec, který se používá k výcviku a nasazení hluboké neuronové sítě. Je škálovatelný, což umožňuje rychlé modelové školení a podporuje flexibilní programovací model a více programovací jazyky (počítaje v to C ++, Krajta, Jáva, Julie, Matlab, JavaScript, Jít, R, Scala, Perl, a Wolfram jazyk.)
Síť MXNet knihovna je přenosný a může měřítko na více GPU[2] a více strojů. MXNet je podporován veřejný cloud poskytovatelé včetně Webové služby Amazon (AWS)[3] a Microsoft Azure.[4] Amazon si vybral MXNet jako svůj rámec pro hluboké učení na AWS.[5][6] V současné době MXNet podporuje Intel, Baidu, Microsoft, Wolfram Research a výzkumné instituce jako Carnegie Mellon, MIT, University of Washington a Hongkongská univerzita vědy a technologie.[7]
Funkce
Apache MXNet je štíhlý, flexibilní a ultraškálovatelný rámec pro hluboké učení, který podporuje nejmodernější modely hlubokého učení, včetně konvoluční neuronové sítě (CNN) a dlouhodobá krátkodobá paměť sítí (LSTM).
Škálovatelné
MXNet je navržen pro dynamickou distribuci cloudová infrastruktura, používat distribuováno parametrický server (na základě výzkumu na Univerzita Carnegie Mellon, Baidu, a Google[8]), a může dosáhnout téměř lineárního měřítka s více GPU nebo CPU.
Flexibilní
MXNet podporuje imperativní i symbolické programování, což usnadňuje vývojářům, kteří jsou zvyklí na imperativní programování, začít s hlubokým učením. Také usnadňuje sledování, ladění, ukládání kontrolních bodů, úpravy hyperparametry, jako míra učení nebo hrát předčasné zastavení.
Více jazyků
Podporuje C ++ pro optimalizovaný backend pro maximální využití dostupného GPU nebo CPU a Python, R, Scala, Clojure, Julia, Perl, MATLAB a JavaScript pro jednoduché rozhraní pro vývojáře.
Přenosný
Podporuje efektivní nasazení trénovaného modelu na zařízení nižší třídy pro odvození, jako jsou mobilní zařízení (pomocí Amalgamation)[9]), Internet věcí zařízení (pomocí AWS Greengrass), výpočet bez serveru (použitím AWS Lambda ) nebo kontejnery. Tato prostředí nižší úrovně mohou mít pouze slabší CPU nebo omezenou paměť (RAM) a měla by být schopná používat modely, které byly trénovány v prostředí vyšší úrovně (například klastr založený na GPU).
Viz také
Reference
- ^ „Verze 1.7.0“. 25. srpna 2020. Citováno 6. září 2020.
- ^ „Budování hlubokých neuronových sítí v cloudu pomocí virtuálních počítačů Azure GPU, MXNet a Microsoft R Server“. Citováno 13. května 2017.
- ^ „Apache MXNet na AWS - Deep Learning on the Cloud“. Amazon Web Services, Inc.. Citováno 13. května 2017.
- ^ „Budování hlubokých neuronových sítí v cloudu pomocí virtuálních počítačů Azure GPU, MXNet a Microsoft R Server“. Blogy Microsoft TechNet. Citováno 6. září 2017.
- ^ „MXNet - rámec pro hluboké učení na AWS - vše distribuováno“. www.allthingsdistributed.com. Citováno 13. května 2017.
- ^ „Společnost Amazon zvolila tento rámec pro vedení strategie hlubokého učení“. Štěstí. Citováno 13. května 2017.
- ^ „MXNet, rámec pro hluboké učení společnosti Amazon, je přijat do inkubátoru Apache“. Citováno 2017-03-08.
- ^ "Škálování distribuovaného strojového učení pomocí serveru parametrů" (PDF). Citováno 2014-10-08.
- ^ "Sloučení". Archivovány od originál dne 8. 8. 2018. Citováno 2018-05-08.