Apache MXNet on Twitter
Contributor and user blogs about MXNet
Discuss MXNet on r/mxnet
Apache MXNet YouTube channel
Apache MXNet on LinkedInЧто это такое?
Apache MXNet — это фреймворк глубокого обучения, созданный с расчётом и на эффективность, и на гибкость: он позволяет смешивать символическое и императивное программирование, а динамический планировщик зависимостей автоматически распараллеливает операции на лету.
Apache MXNet — это фреймворк глубокого обучения, созданный с расчётом и на эффективность, и на гибкость: он позволяет смешивать символическое и императивное программирование, а динамический планировщик зависимостей автоматически распараллеливает операции на лету.Это Python-библиотека или нечто более крупное?Это полноценный фреймворк, а не тонкая библиотека: поверх быстрого движка с экономным расходом памяти работают интерфейс в духе NumPy и удобный API Gluon 2.0. В README проект подаётся ещё и как сообщество с планами и руководствами по построению систем глубокого обучения.
Это полноценный фреймворк, а не тонкая библиотека: поверх быстрого движка с экономным расходом памяти работают интерфейс в духе NumPy и удобный API Gluon 2.0. В README проект подаётся ещё и как сообщество с планами и руководствами по построению систем глубокого обучения.Как его установить?Раздел Contents в README содержит ссылку на руководство по установке, а также на туториалы, документацию по API и примеры.
Раздел Contents в README содержит ссылку на руководство по установке, а также на туториалы, документацию по API и примеры.Из каких языков можно им пользоваться?Поддерживаются Python, Java, C++, R, Scala, Clojure, Go, JavaScript, Perl и Julia — всего десять языков.
Поддерживаются Python, Java, C++, R, Scala, Clojure, Go, JavaScript, Perl и Julia — всего десять языков.MXNet — это всё ещё активно развиваемый проект?Нет — репозиторий на GitHub заархивирован и работает в режиме только для чтения, так что обновлений больше не будет; самая свежая версия, указанная в README, — 1.9.1.
Нет — репозиторий на GitHub заархивирован и работает в режиме только для чтения, так что обновлений больше не будет; самая свежая версия, указанная в README, — 1.9.1.Он работает на телефонах и других небольших устройствах?Да — он лёгкий и экономно расходует память, переносится на умные устройства благодаря встроенной поддержке кросс-компиляции на ARM, а также через проекты экосистемы вроде TVM, TensorRT и OpenVINO.
Да — он лёгкий и экономно расходует память, переносится на умные устройства благодаря встроенной поддержке кросс-компиляции на ARM, а также через проекты экосистемы вроде TVM, TensorRT и OpenVINO.Можно ли задействовать сразу несколько GPU или несколько машин?Да — он масштабируется на несколько GPU и распределённое обучение с автоматическим распараллеливанием через ps-lite, Horovod и BytePS, а также дружелюбен к облаку: есть прямая совместимость с AWS и Azure.
Да — он масштабируется на несколько GPU и распределённое обучение с автоматическим распараллеливанием через ps-lite, Horovod и BytePS, а также дружелюбен к облаку: есть прямая совместимость с AWS и Azure.Я уже знаю NumPy — насколько крутая кривая обучения?Пологая — в README говорится, что пользователи NumPy легко освоят MXNet и начнут работать с глубоким обучением. А автоматическая гибридизация дополнительно даёт императивному коду производительность традиционного символического программирования.
Пологая — в README говорится, что пользователи NumPy легко освоят MXNet и начнут работать с глубоким обучением. А автоматическая гибридизация дополнительно даёт императивному коду производительность традиционного символического программирования.Могу ли я подключить своё ускорительное железо?Да — бэкенд полностью настраиваемый, так что собственные библиотеки-ускорители или своё железо можно интегрировать, не поддерживая форк MXNet.
Да — бэкенд полностью настраиваемый, так что собственные библиотеки-ускорители или своё железо можно интегрировать, не поддерживая форк MXNet.А запускать модели прямо в браузере он умеет?Да — в экосистему входит MXNet.js, JavaScript-пакет для глубокого обучения в браузере без сервера.
Да — в экосистему входит MXNet.js, JavaScript-пакет для глубокого обучения в браузере без сервера.Откуда вообще взялся MXNet?Он вырос из сотрудничества авторов cxxnet, minerva и purine2, объединивших сильные стороны каждого проекта ради гибкости, скорости и экономии памяти, а позже стал проектом Apache.
Он вырос из сотрудничества авторов cxxnet, minerva и purine2, объединивших сильные стороны каждого проекта ради гибкости, скорости и экономии памяти, а позже стал проектом Apache.