MXNet

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
MXNet
Тип Бібліотека для машинного та глибинного навчання
Розробник Apache Software Foundation
Стабільний випуск (8 червня, 2019; 3 місяці тому (2019-06-08)[1])
Версії 1.5.0 (8 червня 2019)[2]
Репозиторій github.com/apache/incubator-mxnet
Операційна система Microsoft Windows
Написано на C++[3]
Ліцензія Apache Software License, Version 2.0[d][4] і Apache License
mxnet.readthedocs.org/en/latest/
mxnet.apache.org
mxnet.apache.org

MXNet — це програмне забезпечення для глибинного машинного навчанням з відкритим кодом, яке використовується для навчання та розгортання глибоких нейронних мереж. Є масштабованим, дозволяє швидко навчатись моделям, підтримує гнучку модель програмування та декілька мов програмування (зокрема, C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl та Wolfram Language[en].)

MXNet бібліотека є портативною і може масштабуватися на декілька графічних процесорів[5] і кілька машин. MXNet підтримується постачальниками громадськими хмарних послуг, включаючи Amazon Web Services (AWS)[6] та Microsoft Azure[7]. Amazon обрала MXNet в якості основи глибинного навчання на виборі на AWS[8][9]. Наразі MXNet підтримується Intel, Baidu, Microsoft, Wolfram Research[en] та такими науково-дослідними установами, як Карнегі Меллон, MIT, Вашингтонський університет та Гонконгський університет науки і техніки[en][10].

Особливості[ред. | ред. код]

Apache MXNet — це швидкий, гнучкий та надзвичайно масштабований фреймворк глибинного навчання, яка підтримує сучасні технології в моделях глибинного навчання, включаючи згорткові нейронні мережі (CNN) та мережі, які використовують довгу короткострокову пам'ять (LSTM).

Масштабованість[ред. | ред. код]

MXNet призначений для використання в динамічній хмарній інфраструктурі, використовуючи розподілений параметризований сервер (на основі досліджень проведених в університеті Карнегі Меллон, Байду та Google[11]), і може досягти майже лінійного масштабування при використанні декількох графічних процесорів або центральних процесорів.

Гнучкість[ред. | ред. код]

MXNet підтримує як імперативне, так і символічне програмування, що полегшує розробникам, які звикли до імперативного програмування, розпочати з глибинного навчання. Це також полегшує відстеження, зневадження, збереження контрольних точок, зміну гіперпараметрів[en], таких як швидкість навчання[en] або виконання ранньої зупинки.

Багатомовність[ред. | ред. код]

Підтримує C++ для оптимізованого бекенда, щоб отримати максимум доступних GPU або процесорів, також Python, R, Scala, Julia, Perl, MATLAB та JavaScript для більш простого інтерфейсу для розробників.

Портативність[ред. | ред. код]

Підтримує ефективне розгортання підготовленої моделі для пристроїв низького класу для обчислення висновку, таких як мобільні пристрої (з використанням Amalgamation[12]), пристроїв інтернету речей (за допомогою AWS Greengrass), безсерверних обчислень (за допомогою AWS Lambda[en]) або контейнерів. Ці середовища низького класу можуть мати лише слабший процесор або обмежену пам'ять (RAM), і вони повинні мати можливість використовувати моделі, які навчалися у середовищі вищого рівня (наприклад, у кластері на базі GPU).

Див. також[ред. | ред. код]

Примітки[ред. | ред. код]