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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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[[Convolutional_neural_network|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。
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*支持本机分布式培训
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可在 CPU 或 GPU、群集、服务器、桌面或手机上运行。
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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。
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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。
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*Apache开源社区
  
 
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*[https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/community/ecosystem.html MXNet's Ecosystem]
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*[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/xgboost xgboost]
 
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*[https://github.com/dmlc/MXNet.jl MXNet.jl]
 
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*[https://github.com/dmlc/nnvm NNVM] Build deep learning system by parts
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*[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==
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*[[Amazon AI]]
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*[https://aws.amazon.com/cn/mxnet/ MXNet @ AWS]
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*[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]
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*[https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01M0AXXQB Deep Learning AMI]
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==开发者==
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*[https://mli.github.io/ 李沐] [https://www.zhihu.com/people/li-mu-23/answers 知乎]
  
 
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*[http://mxnet.io/ MXNet官网]
 
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*[https://github.com/dmlc/mxnet MXNet @ GitHub]
 
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*[https://github.com/d2l-ai/d2l-zh 《动手学深度学习》]
 
*[http://dmlc.ml/ DMLC官网]
 
*[http://dmlc.ml/ DMLC官网]
 
*[https://github.com/dmlc DMLC @ GitHub]
 
*[https://github.com/dmlc DMLC @ GitHub]
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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Rpythonjulia等语言的接口。

目录

[编辑] 新闻

[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

Keras-MXNet.png

[编辑] AWS

[编辑] 开发者

[编辑] 图集

[编辑] 链接

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