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'''Apache MXNet'''是一个開源深度學習軟體框架，用佇訓練佮部署深度神經網路。MXNet 具有可能延伸性，快速模型訓練，並支援靈活的編程模型佮濟濟種程式語言（包括講 C + +、Python、Java、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl 和 Wolfram 語言）。

MXNet 庫會當擴充到濟 GPU 佮濟台機器，並會當徙栽。MXNet 由公共雲提供商亞馬遴雲端運算服務（AWS）和 Microsoft Azure 支援。亞馬遴共 MXNet 選為 AWS 的頭一選深度學習框殼。目前，MXNet 受著英特爾、Dato、百度、微軟、沃爾夫勒姆研究公司以及卡內基 ・ 梅隆大學、麻省理工學院、華盛頓大學佮香港科技大學等研究機構的支援。

==特色==

Apache MXNet 是一个真簡單、靈活、會當延伸的深度學習框殼，支援深度學習模型，包括卷積神經網路（CNN）佮長短期記持網路（LSTM）。

===會當延伸性===

MXNet 分佈動態雲基礎架構頂懸，使用分散式參數侍服器（是那卡內底的 ・ 梅隆大學、百度佮 Google）， 並且會使用濟 GPU 抑是濟 CPU 實現近乎線性的擴充。

===靈活性===

MXNet 支援命令式和符號式編程，予使用指令式程式設計的開發者會使閣較輕鬆咧上手深度學習，閣會使閣較容易共蹤、除錯、儉斷點，修改學習率等等超參數抑是執行早停。

===多程式語言支援===

MXNet 支援 C + + 用佇最佳化後端，以得著大部份的會當用的 GPU 抑是 CPU，閣有支援 Python、R 語言、Scala、Julia、Perl、MATLAB 和 JavaScript，用佇開發人員提供簡單的前端。

===可移植性===

MXNet 支援共受過訓練的模型高效部署到低階裝置，譬如講行動裝置（使用 Amalgamation）、 物聯網裝置（使用 AWS Greengrass）、 侍服器計算（使用 AWS Lambda）或者是。遮的低階環境干焦會當較弱的 CPU 抑是有限的記持體（RAM）， 並且應用佇閣較高端的環境（如基於 GPU 的樹欉）最訓練的模型。

==參見==

* 深度學習軟體較

==參考資料==

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