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Apache MXNet
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+ | *[https://incubator.apache.org/projects/mxnet.html MXNet进入Apache基金会孵化器项目阶段] (2017.01.23) | ||
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+ | *支持本机分布式培训 | ||
+ | 支持关于多个 CPU/GPU 机器的分布式学习,以利用云规模。 | ||
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+ | *可从云中移植到客户端 | ||
+ | 可在 CPU 或 GPU、群集、服务器、桌面或手机上运行。 | ||
+ | *支持多种语言 | ||
+ | 支持在 Python、R、Scala、Julia 和 C++ 中构建和学习模型。预先经过学习的模型可用于预测,甚至在采用 Matlab 或 Javascript 等更多种语言的情况下也是如此。 | ||
+ | *优化的性能 | ||
+ | 无论您的编程语言为何,经过优化的 C++ 后端引擎均可并行执行 I/O 和计算,且执行效果最佳。 | ||
+ | *Apache开源社区 | ||
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+ | *[https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/community/ecosystem.html MXNet's Ecosystem] | ||
+ | *[https://github.com/apache/tvm/ Apache TVM] | ||
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+ | *[https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/scala-package MXNet Scala Package] | ||
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+ | *[https://github.com/dmlc/MXNet.jl MXNet.jl] | ||
+ | *[https://github.com/dmlc/nnvm NNVM] Build deep learning system by parts | ||
+ | *[https://github.com/d2l-ai/d2l-zh 《动手学深度学习》] 面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被全球140所大学采用教学。 | ||
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+ | ==AWS== | ||
+ | *[[Amazon AI]] | ||
+ | *[https://aws.amazon.com/cn/mxnet/ MXNet @ AWS] | ||
+ | *[https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/new-p2-instance-type-for-amazon-ec2-up-to-16-gpus/ New P2 Instance Type for Amazon EC2 – Up to 16 GPUs] | ||
+ | *[https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01M0AXXQB Deep Learning AMI] | ||
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+ | ==开发者== | ||
+ | *[https://mli.github.io/ 李沐] [https://www.zhihu.com/people/li-mu-23/answers 知乎] | ||
==图集== | ==图集== | ||
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*[http://dmlc.ml/ DMLC官网] | *[http://dmlc.ml/ DMLC官网] | ||
*[https://github.com/dmlc DMLC @ GitHub] | *[https://github.com/dmlc DMLC @ GitHub] | ||
*[http://dmlc.ml/mxnet/2015/10/27/training-deep-net-on-14-million-images.html Training Deep Net on 14 Million Images by Using A Single Machine] | *[http://dmlc.ml/mxnet/2015/10/27/training-deep-net-on-14-million-images.html Training Deep Net on 14 Million Images by Using A Single Machine] | ||
+ | *[http://cos.name/2016/04/mxnet-r/ mxnet:结合R与GPU加速深度学习] | ||
+ | *[http://mp.weixin.qq.com/s?src=3×tamp=1479870339&ver=1&signature=gNkHjxyIfDfLuuR8Vmxxt4Q-Lqz0a2MHtWDTW807L*M4wXtx2sfMHu3FFdnAfxtjFSXca3vNyx6mq19qlKfqtBZKFiCpuKgOuxV1fRKKTRAa90P9IdxBDuyf40aFcRWnjyDlYic*V*NBfb3Eez1vHUt7wpNij*4dIz4tQ51L-IM= 巨头之间的深度学习框架战争:亚马逊选中MXNet] | ||
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+ | *[http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650719529&idx=3&sn=6992a6067c79349583762cb28eecda89&chksm=871b0157b06c8841587bdfb992c19290c8d66386a6f8accdf70998ce3f86b36330219c09672d&scene=21#wechat_redirect MXNet专栏 | 陈天奇:NNVM打造模块化深度学习系统] | ||
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2021年5月2日 (日) 04:59的最后版本
Distributed (Deep) Machine Learning Community,简称DMLC。
DMLC是由一群极客发起的组织,主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具。近来流行的boosting模型xgboost便是出自这个组织。开源了一个深度学习工具mxnet,这个工具含有R,python,julia等语言的接口。
目录 |
[编辑] 新闻
- MXNet进入Apache基金会孵化器项目阶段 (2017.01.23)
[编辑] 简介
Apache MXNet 是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架,支持包括卷积神经网络 (CNN) 与长短期记忆网络 (LSTM) 在内的顶尖深度模型。
[编辑] 优势
- 支持本机分布式培训
支持关于多个 CPU/GPU 机器的分布式学习,以利用云规模。
- 灵活的编程模型
同时支持命令和符号编程,以最大程度提高效率和生产力。
- 可从云中移植到客户端
可在 CPU 或 GPU、群集、服务器、桌面或手机上运行。
- 支持多种语言
支持在 Python、R、Scala、Julia 和 C++ 中构建和学习模型。预先经过学习的模型可用于预测,甚至在采用 Matlab 或 Javascript 等更多种语言的情况下也是如此。
- 优化的性能
无论您的编程语言为何,经过优化的 C++ 后端引擎均可并行执行 I/O 和计算,且执行效果最佳。
- Apache开源社区
[编辑] 指南
[编辑] 项目
- MXNet's Ecosystem
- Apache TVM
- mxnet
- MXNet Scala Package
- xgboost
- MXNet.jl
- NNVM Build deep learning system by parts
- 《动手学深度学习》 面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被全球140所大学采用教学。
[编辑] AWS
[编辑] 开发者
[编辑] 图集
[编辑] 链接
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