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Apache MXNet on LinkedIn这是干什么的？
Apache MXNet 是一个深度学习框架，兼顾高效和灵活：它允许你混合使用符号式和命令式编程，内置的动态依赖调度器还会自动在运行时并行化各项操作。
Apache MXNet 是一个深度学习框架，兼顾高效和灵活：它允许你混合使用符号式和命令式编程，内置的动态依赖调度器还会自动在运行时并行化各项操作。它是一个 Python 库，还是更大的东西？它是一个完整的框架，而不是一个轻量库：在快速、省内存的引擎之上，提供了类似 NumPy 的接口和易用的 Gluon 2.0 API。README 还把它定位成一个社区，带有构建深度学习系统的蓝图和规范。
它是一个完整的框架，而不是一个轻量库：在快速、省内存的引擎之上，提供了类似 NumPy 的接口和易用的 Gluon 2.0 API。README 还把它定位成一个社区，带有构建深度学习系统的蓝图和规范。怎么安装？README 的目录（Contents）部分链接了一份安装指南，此外还有教程、API 文档和示例。
README 的目录（Contents）部分链接了一份安装指南，此外还有教程、API 文档和示例。可以用哪些语言来使用它？支持 Python、Java、C++、R、Scala、Clojure、Go、JavaScript、Perl 和 Julia——一共十种语言。
支持 Python、Java、C++、R、Scala、Clojure、Go、JavaScript、Perl 和 Julia——一共十种语言。MXNet 现在还在活跃开发吗？没有了——GitHub 仓库已经归档、只读，不再接收更新；README 里列出的最新版本是 1.9.1。
没有了——GitHub 仓库已经归档、只读，不再接收更新；README 里列出的最新版本是 1.9.1。它能跑在手机或其他小型设备上吗？可以——它轻量又省内存，借助 ARM 上的原生交叉编译支持，以及 TVM、TensorRT、OpenVINO 等生态项目，可以移植到智能设备上。
可以——它轻量又省内存，借助 ARM 上的原生交叉编译支持，以及 TVM、TensorRT、OpenVINO 等生态项目，可以移植到智能设备上。它能同时用多块 GPU 或多台机器吗？可以——通过 ps-lite、Horovod 和 BytePS，它能自动并行地扩展到多 GPU 和分布式训练，而且对云很友好，直接兼容 AWS 和 Azure。
可以——通过 ps-lite、Horovod 和 BytePS，它能自动并行地扩展到多 GPU 和分布式训练，而且对云很友好，直接兼容 AWS 和 Azure。我已经会 NumPy 了，上手难度大吗？不大——README 说 NumPy 用户可以轻松上手 MXNet，直接开始做深度学习。另外，自动混合化（Automatic hybridization）还能让命令式代码获得传统符号式编程的性能。
不大——README 说 NumPy 用户可以轻松上手 MXNet，直接开始做深度学习。另外，自动混合化（Automatic hybridization）还能让命令式代码获得传统符号式编程的性能。我能接入自己的加速硬件吗？可以——后端支持完全自定义，可以集成自定义的加速库或自研硬件，不需要自己维护一个 MXNet 的分支（fork）。
可以——后端支持完全自定义，可以集成自定义的加速库或自研硬件，不需要自己维护一个 MXNet 的分支（fork）。它能在浏览器里运行模型吗？可以——生态中包含 MXNet.js，这是一个 JavaScript 包，可以在浏览器里做深度学习，不需要服务器。
可以——生态中包含 MXNet.js，这是一个 JavaScript 包，可以在浏览器里做深度学习，不需要服务器。MXNet 是怎么来的？它源自 cxxnet、minerva 和 purine2 的作者们的合作项目，融合了各自在灵活性、速度和内存效率方面的优点，后来成为了一个 Apache 项目。
它源自 cxxnet、minerva 和 purine2 的作者们的合作项目，融合了各自在灵活性、速度和内存效率方面的优点，后来成为了一个 Apache 项目。