Explore a rich ecosystem of libraries, tools, and more to support development. An interactive deep learning book with code, math, and discussions. Used at Berkeley, University of Washington and more. GluonCV is a computer vision toolkit with rich model zoo. From object detection to …

MXNet 是亚马逊 (Amazon)选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库之一。 它拥有类似于 Theano 和 TensorFlow 的数据流图，为多 GPU 配置提供了良好的配置，有着类似于 Lasagne 和 Blocks 更高级别的模型构建块，并且可以在你可以想象的任何硬件上运行（包括手机）。 对 Python 的支持只是其冰山一角—MXNet 同样提供了对 R、Julia、C++、Scala、Matlab，和 Javascript 的接口。 MXNet 是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。 像 MXNet 这样的 …

Apache MXNet is a deep learning framework designed for both efficiency and flexibility. It allows you to mix symbolic and imperative programming to maximize efficiency and productivity. At its core, MXNet contains a dynamic dependency scheduler that automatically parallelizes both symbolic and imperative operations on the fly.

Apache MXNet是一个极简、灵活、可扩展的深度学习框架，支持深度学习模型，包括 卷积神经网络 （CNN）和 长短期记忆 网络（LSTM）。 MXNet分布于动态云基础架构上，使用 分布式 参数服务器（基于 卡内基·梅隆大学 、 百度 和 Google [8]），并且可以使用多GPU或多CPU实现近乎线性的扩展。 MXNet支持命令式和符号式编程，让使用命令式编程的开发者可以更轻松地上手深度学习，还可以更容易地跟踪、调试、保存断点，修改学习率等超参数或执行早停。 MXNet支 …

Apache MXNet is an open-source deep learning software framework that trains and deploys deep neural networks. It aims to be scalable, allows fast model training, and supports a flexible programming model and multiple programming languages (including C++, Python, Java, Julia, MATLAB, JavaScript, Go, R, Scala, Perl, and Wolfram Language).

2024年4月11日 · 本文介绍了MXNet，一个由亚马逊开发的高效深度学习框架，强调了其在多语言支持、高效性能、灵活性以及在产业界和学术界的广泛应用。 文章详细讲解了MXNet的安装方法、核心概念和常见任务，并列举了相关应用案例。 MXNet是一个开源的、灵活的、 高效的 深度学习 框架。 它于2015年由亚马逊团队开发，旨在为深度学习研究人员、开发工程师和数据科学家提供一个帮助他们更容易地训练和部署深度学习算法的平台。 MXNet可以运行在CPU、GPU和云 …

To build and install Apache MXNet from the official Apache Software Foundation signed source code please follow our Building From Source guide. The signed source releases are available here. Please indicate your preferred configuration below to see specific instructions. A flexible and efficient library for deep learning.

2021年9月29日 · MXnet是一个多语言机器学习（ML）库，用于简化ML算法的开发，特别是对于深度神经网络。 它嵌入在宿主语言中，将声明性符号表达式与命令式张量计算混合在一起。

mxnetet是散修小团体一起合力做出来的平台。 如果去看排名前20的开发者，基本都是出自不同的门派和世家。 这个是mxnet最大的特色。 我对此表示很自豪，这里汇聚了一大帮跑得出实验写得出代码的小伙伴。 不论是开始时间还是平台特性，mxnet最靠近tensorflow。 有完整的多语言前端，后端类似编译器，做这种内存和执行优化。 应用场景从分布式训练到移动端部署都覆盖。 整个系统全部模块化，有极小的编译依赖，非常适合快速开发。 相对于tf这种重量型的后 …

MXNet 是一个高效且灵活的深度学习框架。 即像TensorFlow一样支持静态图，也像pytorch一样支持动态图。 针对静态图，mxnet有一个较top层面的图优化器能够在计算和内存方面进行自动优化。 Mxnet可移植，轻量级，可扩展，支持多机多卡。 mxnet是dmlc团队开发的，dmlc自己造了很多非常轻量实用的轮子，比如dmlc-core,ps-lite等，mxnet以及后边搞得 tvm 都大量使用了这些基础模块，解耦，高效，经过独立测试以及大量使用完善的模块库在质量上也有保障。 编译调试的 …