mxnet评论：亚马逊的可扩展深度学习

深度学习，它基本上是具有多个隐藏层的神经网络机器学习，是所有愤怒 - 用于证明深度学习的复杂性和高计算成本的问题，例如图像识别和自然语言解析，以及可能是可能的问题better served by careful data preparation and simple algorithms, such as forecasting the next quarter’s sales. If you actually need deep learning, there are many packages that could serve your needs:谷歌Tensorflow.那Microsoft认知工具包那咖啡那Theano.那火炬，和mxnet.， 对于初学者。

我承认我之前从未听说过mxnet（发音为“mix-net”）亚马逊CTO Werner Vogels注意到他的博客。在那里，他宣布除了支持上面提到的所有深度学习套餐之外，亚马逊还决定贡献一下，特别是MXNet，它被选择为它的深度学习框架。Vogels继续解释为什么：MXNET将缩放到多个GPU（跨多个主机）的能力，具有良好的可编程性和良好的便携性。

MXNET起源于卡内基梅隆大学和华盛顿大学。它现在由来自多所大学和许多公司的合作者开发的，包括亚马逊，百度，英特尔，微软，NVIDIA和Wolfram的喜欢。MXNET允许您混合符号编程（计算图的声明）和命令编程（直张卷曲操作），以最大限度地提高效率和生产率。

MXNET平台基于动态依赖性调度程序构建，可自动并行于一瞬间并行化符号和势在必行的操作，虽然您必须告诉它要使用的GPU和CPU核心。调度器顶部的图形优化层使符号执行快速和内存高效。

MXNET目前支持Python，R，Scala，Julia和C ++的建筑和培训模型;培训的MXNet型号也可用于Matlab和JavaScript的预测。无论您用于构建模型的语言，MXNET都会调用优化的C ++后端引擎。