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深度学习框架 MXNet 成为 Apache 孵化器项目

MXNet是一个轻量级、可移植、灵活的分布式深度学习框架,2017年1月23日,该项目进入Apache基金会,成为Apache的孵化器项目。
 
MXNet项目由DMLC(Distributied (Deep) Machine Learning Community)创建,前期开发者主要是CXXNet,Minerva和purine2的作者。MXNet项目于2015年9月开源,目前项目代码托管在Github上,已经拥有200多位贡献者。
 
MXNet的初衷是想结合Minerva和CXXNet两者的功能:CXXNet通过配置来定义和训练神经网络,所以在图片分类等使用卷积网络的应用上很方便;而Minerva提供类似numpy一样的张量计算接口,更灵活。MXNet就是这样一个两者功能都具备的系统,其名字来自Minerva的M和CXXNet的XNet,其中Symbol的想法来自CXXNet,而NDArray的想法来自Minerva。
 
目前主流的深度学习系统一般采用命令式编程(imperative programming,比如Torch)或声明式编程(declarative programming,比如Caffe,theano和TensorFlow)两种编程模式中的一种,而MXNet尝试将两种模式结合起来,在命令式编程上MXNet提供张量运算,而声明式编程中MXNet支持符号表达式。用户可以根据需要自由选择,同时,MXNet支持多种语言的API接口,包括Python、C++(并支持在Android和iOS上编译)、R、Scala、Julia、Matlab和JavaScript。
 
继上个月Amazon宣布将MXNet作为AWS的深度学习框架,号召开源社区为MXNet投入更多的努力(详见之前InfoQ的报道)之后,成为 Apache 孵化器项目是MXNet发展过程中的又一里程碑,以后MXNet必将不断优化完善,带来进一步的性能提升。
 
未来,MXNet将主要关注以下四个方向:
1.支持更多的硬件 
2.更加完善的操作子 
3.更多编程语言 
4.更多的应用
 
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