Apache MXNet
Tipus | biblioteca informàtica i programari lliure ![]() | ||
---|---|---|---|
Versió estable | 1.9.1 (10 maig 2022) ![]() | ||
Llicència | Llicència Apache, versió 2.0 llicència Apache ![]() | ||
Característiques tècniques | |||
Sistema operatiu | Microsoft Windows ![]() | ||
Escrit en | C++ ![]() | ||
Equip | |||
Desenvolupador(s) | Apache Software Foundation ![]() | ||
Fonts de codi
| |||
Més informació | |||
Lloc web | mxnet.readthedocs.org… ![]() | ||
| |||
Apache MXNet és un marc de programari d'aprenentatge profund de codi obert, utilitzat per entrenar i desplegar xarxes neuronals profundes. És escalable, permet una formació ràpida de models i admet un model de programació flexible i diversos llenguatges de programació (inclosos C++, Python, Java, Julia, MATLAB, JavaScript, Go, R, Scala, Perl i Wolfram Language). La biblioteca MXNet és portàtil i pot escalar a diverses GPU [1] així com a diverses màquines. Va ser desenvolupat conjuntament per Carlos Guestrin a la Universitat de Washington (juntament amb GraphLab).[2]
Apache MXNet és un marc d'aprenentatge profund escalable que admet models d'aprenentatge profund, com ara; xarxes neuronals convolucionals (CNN) i xarxes de memòria a llarg termini (LSTM).
MXNet es pot distribuir en una infraestructura de núvol dinàmica mitjançant un servidor de paràmetres distribuït (basat en la investigació de la Carnegie Mellon University, Baidu i Google [3]). Amb múltiples GPU o CPU, el marc s'acosta a l'escala lineal.
MXNet admet Python, R, Scala, Clojure, Julia, Perl, MATLAB i JavaScript per al desenvolupament de front-end, i C++ per a l'optimització de back-end.
MXNet és compatible amb proveïdors de núvols públics, inclosos Amazon Web Services (AWS) [4] i Microsoft Azure.[5] Amazon ha escollit MXNet com a marc d'aprenentatge profund escollit a AWS.[6][7] Actualment, MXNet compta amb el suport d'Intel, Baidu, Microsoft, Wolfram Research i institucions de recerca com Carnegie Mellon, MIT, la Universitat de Washington i la Universitat de Ciència i Tecnologia de Hong Kong.[8]
Referències
- ↑ «Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server» (en anglès). Microsoft. [Consulta: 13 maig 2017].
- ↑ [enllaç sense format] https://homes.cs.washington.edu/~guestrin/open-source.html
- ↑ «Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server» (en anglès). [Consulta: 8 octubre 2014].
- ↑ «Apache MXNet on AWS - Deep Learning on the Cloud» (en anglès). Amazon Web Services, Inc.. [Consulta: 13 maig 2017].
- ↑ «Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server.» (en anglès). Microsoft TechNet Blogs. [Consulta: 6 setembre 2017].
- ↑ «MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS - All Things Distributed» (en anglès). www.allthingsdistributed.com, 22-11-2016. [Consulta: 13 maig 2017].
- ↑ «Amazon Has Chosen This Framework to Guide Deep Learning Strategy» (en anglès). Fortune. [Consulta: 13 maig 2017].
- ↑ «MXNet, Amazon's deep learning framework, gets accepted into Apache Incubator» (en anglès). [Consulta: 8 març 2017].