MXNet — Вікіпедія

MXNet
ТипБібліотека для машинного та глибокого навчання
РозробникApache Software Foundation
Стабільний випуск (8 червня 2019; 5 років тому (2019-06-08)[1])
Версії1.9.1 (10 травня 2022)[2]
Операційна системаWindows
Мова програмуванняC++[3]
ЛіцензіяApache Software License 2.0d[4] і Apache License
Репозиторійgithub.com/apache/incubator-mxnet
Вебсайтmxnet.readthedocs.org/en/latest/

MXNet — це програмне забезпечення для глибокого 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 як основу глибокого навчання на виборі на AWS[8][9]. Наразі MXNet підтримується Intel, Baidu, Microsoft, Wolfram Research 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 глибокого навчання, яка підтримує сучасні технології в моделях глибокого 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 глибокого навчання. Це також полегшує відстеження, зневадження, збереження контрольних точок, зміну гіперпараметрів, таких як швидкість навчання 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) 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]
  1. ↑ Release Apache MXNet (incubating) 1.5.0. Архів оригіналу за 9 грудня 2020. Процитовано 8 червня 2019.
  2. ↑ Release 1.9.1 — 2022.
  3. ↑ а б MXNet: A Flexible and Efficient Machine LearningLibrary for Heterogeneous Distributed Systems — 2015. — arXiv:1512.01274
  4. ↑ https://github.com/dmlc/mxnet
  5. ↑ Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server. Архів оригіналу за 4 серпня 2017. Процитовано 13 травня 2017.
  6. ↑ Apache MXNet on AWS - Deep Learning on the Cloud. Amazon Web Services, Inc. Архів оригіналу за 24 червня 2017. Процитовано 13 травня 2017.
  7. ↑ Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server. Microsoft TechNet Blogs. Архів оригіналу за 4 серпня 2017. Процитовано 6 вересня 2017.
  8. ↑ MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS - All Things Distributed. www.allthingsdistributed.com. Архів оригіналу за 7 травня 2017. Процитовано 13 травня 2017.
  9. ↑ Amazon Has Chosen This Framework to Guide Deep Learning Strategy. Fortune. Архів оригіналу за 4 лютого 2017. Процитовано 13 травня 2017.
  10. ↑ MXNet, Amazon’s deep learning framework, gets accepted into Apache Incubator (амер.). Архів оригіналу за 9 березня 2017. Процитовано 8 березня 2017.
  11. ↑ Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 12 грудня 2014. Процитовано 8 жовтня 2014.
  12. ↑ Amalgamation. Архів оригіналу за 8 серпня 2018. Процитовано 18 серпня 2019. [Архівовано 2018-08-08 у Wayback Machine.]
Отримано з https://uk.wikipedia.org/w/index.php?title=MXNet&oldid=44012675