APACHE MXNET：灵活高效的开源深度学习框架

MXNET是一个灵活高效的深度学习库，是一个真正的开源深度学习框架，它适用于灵活的研究、原型设计和生产。它的官方网站为 https://mxnet.apache.org/ 。

主要特点与能力

混合前端

MXNET具有混合前端，可以在Gluon急切命令模式和符号模式之间无缝转换，以提供灵活性和速度。

分布式训练

MXNET通过双参数服务器和Horovod支持，在研究和生产中实现了可扩展的分布式培训和性能优化。

语言绑定

MXNET深度集成到Python并支持Scala，Julia，Clojure，Java，C++，R和Perl，为用户提供了多种语言的选择。

工具和库

MXNET拥有蓬勃发展的工具和库生态系统，扩展了MXNET，并支持计算机视觉、NLP、时间序列等方面的用例。

MXNET生态系统

MXNET的生态系统包含了丰富的库和工具，为开发者提供全面的支持。

D2L.ai

D2L.ai是一本包含代码、数学和讨论的交互式深度学习书籍，可用于伯克利、华盛顿大学等。

GluonCV

GluonCV是一个具有丰富模型动物园的计算机视觉工具包，涵盖从物体检测到姿态估计等多个领域。

GluonNLP

GluonNLP在NLP中提供了最先进的深度学习模型，供工程师和研究人员快速原型化研究理念和产品。

GluonTS

Gluon Time Series（GluonTS）是用于概率时间序列建模的Gluon工具包，专注于基于深度学习的模型。

通过MXNET，用户可以轻松地进行深度学习研究和开发，同时在生产环境中获得高效的性能表现。MXNET的灵活性和全面性使其成为当前深度学习领域中备受青睐的工具之一。