Apache MXNet

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Это старая версия этой страницы, сохранённая AnoshkoAlexey (обсуждение | вклад) в 19:57, 7 марта 2023. Она может серьёзно отличаться от текущей версии.
Перейти к навигации Перейти к поиску
Apache MXNet
Тип Library for machine learning and deep learning
Разработчик Apache Software Foundation
Написана на C++, Python, R, Java, Julia, JavaScript, Scala, Go, Perl
Операционные системы Windows, macOS, Linux
Последняя версия reference (P348; Ошибка: первый параметр не может быть распознан в качестве даты или времени. (P348))
Тестовая версия (8 июня 2019; 5 лет назад (2019-06-08)[1])
Репозиторий github.com/apache/incuba…
Лицензия Apache License 2.0
Сайт mxnet.apache.org

Apache MXNet — фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, использующийся для обучения и развертывания сетей глубого обучения. Он масштабируем, что позволяет проводить быстрое обучение модели и поддерживает гибкие модели программирования и множественные языки программирования (включая C++, Python, Java, Julia, MATLAB, JavaScript, Go, R, Scala, Perl, и Wolfram). Библиотека MXNet портируема и может масштабироваться с использованием множества графифических процессоров[2], а также с использованием множества компьютеров. MXNet был совместно разработан с Карлосом Гестрином в Университете Вашингтона (вместе с GraphLab).[3]

Функциональные возможности

Apache MXNet — масштабируемый фреймворк, предназначенный для глубокого обучения и поддерживающий различные модели, в том числе, такие как: Свёрточные нейронные сети (CNNs) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTMs).

Масштабируемость

На основе исследований Университета Карнеги-Меллона, и компаний Baidu и Google MXNet может быть распространен на динамической облачной инфраструктуре с использованием распределенного сервера параметров [4]). With multiple GPUs or CPUs the framework approaches linear scale.

Настраиваемость

MXNet поддерживает как императивное, так и символьное программирование. Фреймворк позволяет разработчикам производить отслеживание, отлаживание, сохранение контрольных точек, изменение гиперпараметров, и выполнение ранней остановки.

Поддержка языков программирования

MXNet поддерживает Python, R, Scala, Clojure, Julia, Perl, MATLAB и JavaScript при фронтенд разработки, и C++ для бэкенд оптимизации.

Переносимость

MXNet поддерживает эффективное развертывание обученной модели для использования на недорогих устройствах, таких как мобильные устройства (с использованием Amalgamation[5]), устройства класса Интернет вещей (с использованием AWS Greengrass), бессерверные вычисления (с использованием AWS Lambda) или контейнеров. Эти невысокопроизводительные среды могут только иметь более слабый центральный процессор или ограниченную оперативную память (RAM), и должны иметь возможность использовать модели, которые были обучены с использованием более высыкопроизводительных сред (например, кластеров основанных на графических процессорах).

Облачная поддержка

MXNet поддерживается поставщиками публичных облачных вычислений, в число которых входит Amazon Web Services (AWS)[6] иMicrosoft Azure.[7] Компания Amazon выбрала MXNet, в качестве основного фреймворка глубоко обучения на AWS.[8][9] На сегодняшний день, MXNet поддерживается Intel, Baidu, Microsoft, Wolfram Research, и исследовательскими институтами такими, как Университет Карнеги — Меллона, Массачусетский технологический институт, Вашингтонский университет, и Гонконгский университет науки и технологии.[10]

См. также

Примечания

  1. ↑ Release Apache MXNet (incubating) 1.5.0.rc2. Дата обращения: 8 июля 2019.
  2. ↑ Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server. Microsoft. Дата обращения: 13 мая 2017.
  3. ↑ https://homes.cs.washington.edu/~guestrin/open-source.html
  4. ↑ Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server. Дата обращения: 8 октября 2014.
  5. ↑ Amalgamation. Дата обращения: 8 мая 2018. Архивировано из оригинала 8 августа 2018 года.
  6. ↑ Apache MXNet on AWS - Deep Learning on the Cloud. Amazon Web Services, Inc.. Дата обращения: 13 мая 2017.
  7. ↑ Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server. Microsoft TechNet Blogs. Дата обращения: 6 сентября 2017.
  8. ↑ MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS - All Things Distributed. www.allthingsdistributed.com (22 ноября 2016). Дата обращения: 13 мая 2017.
  9. ↑ Amazon Has Chosen This Framework to Guide Deep Learning Strategy. Fortune. Дата обращения: 13 мая 2017.
  10. ↑ MXNet, Amazon's deep learning framework, gets accepted into Apache Incubator (англ.). Дата обращения: 8 марта 2017.

з

Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Apache_MXNet&oldid=129094531