Apache MXNet

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。

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。

支持关于多个 CPU/GPU 机器的分布式学习，以利用云规模。

同时支持命令和符号编程，以最大程度提高效率和生产力。

可在 CPU 或 GPU、群集、服务器、桌面或手机上运行。

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。

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。

@@ 第25行： / 第25行： @@
 ==项目==
+[[文件:Keras-MXNet.png]]
+*[https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/community/ecosystem.html MXNet's Ecosystem]
+*[https://github.com/apache/tvm/ Apache TVM]
 *[https://github.com/dmlc/mxnet mxnet]
 *[https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/scala-package MXNet Scala Package]
@@ 第30行： / 第33行： @@
 *[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。
 ==AWS==
@@ 第42行： / 第46行： @@
 ==图集==
 <gallery>
+image:MXNet-System-Architecture.png|系统架构
 image:dmlc-xgboost4j.png|XGBoost4J
 image:dmlc-xgboost4j-pipeline.png|XGBoost4J Pipeline
@@ 第50行： / 第55行： @@
 *[http://mxnet.io/ MXNet官网]
 *[https://github.com/dmlc/mxnet MXNet @ GitHub]
+*[https://github.com/d2l-ai/d2l-zh 《动手学深度学习》]
 *[http://dmlc.ml/ DMLC官网]
 *[https://github.com/dmlc DMLC @ GitHub]
@@ 第64行： / 第70行： @@
 [[category:julia]]
 [[category:jupyter]]
+[[category:apache]]