深度学习框架:MXNet

MXNet   2015-11-14 10:46:13 发布
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MXNet是深学习框架,设计效率和灵活性。

cxxnet借鉴了很多caffe的思想。相比之下,cxxnet在实现上更加干净,例如依赖很少,通过mshadow的模板化使得gpu和cpu代码只用写一份,分布式接口也很干净。

mxnet是cxxnet的下一代,目前实现了cxxnet所有功能,但借鉴了minerva/torch7/theano,加入更多新的功能。
  1. ndarray编程接口,类似matlab/numpy.ndarray/torch.tensor。独有优势在于通过背后的engine可以在性能上和内存使用上更优
  2. symbolic接口。这个可以使得快速构建一个神经网络,和自动求导。
  3. 更多binding 目前支持比较好的是python,马上会有julia和R
  4. 更加方便的多卡和多机运行
  5. 性能上更优。目前mxnet比cxxnet快40%,而且gpu内存使用少了一半。
目前mxnet还在快速发展中。这个月的主要方向有三,更多的binding,更好的文档,和更多的应用(language model、语音,机器翻译,视频)。

特性

  • Open sourced design note on useful insights that can re-used by general DL projects.
  • Flexible configuration, for arbitrary computation graph.
  • Mix and Maximize good flavours of programmingto maximize flexibility and efficiency.
  • Lightweight, memory efficient and portable to smart devices.
  • Scales up to multi GPUs and distributed setting with auto parallelism.
  • Support python, R, C++, Julia,
  • Cloud friendly, and directly compatible with S3, HDFS, AZure

项目主页:http://www.open-open.com/lib/view/home/1447421082397

扩展阅读

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别
MXNet设计和实现简介
源码解析Mxnet Dependency Engine
从单层感知器到深度学习以及深度学习必知的框架
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