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MXNet 0.11發布,加入動態圖介面Gluon,還有兩位CMU教授的親筆教程

MXNet 0.11發布,加入動態圖介面Gluon,還有兩位CMU教授的親筆教程

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MXNet 0.11發布,加入動態圖介面Gluon,還有兩位CMU教授的親筆教程

經過3個月的開發,MXNet 0.11版(https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases)發布啦!0.11是MXNet正式加入Apache以後的第一個版本,官方網站(https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/)搬到了Apache的伺服器(注意:要在最上方Version處選擇master才能看到包含Gluon的最新文檔)。

這次最大的改進是加入了動態圖介面Gluon。Gluon學習了Keras,Chainer,和Pytorch的優點,並加以改進。介面更簡單,且支持動態圖(Imperative)編程。相比TF,Caffe2等靜態圖(Symbolic)框架更加靈活易用。同時Gluon還繼承了MXNet速度快,省顯存,並行效率高的優點,並支持靜、動態圖混用,比Pytorch更快。

同時為了徹底解決MXNet文檔不全的弱點,我們還特地邀請了前CMU知名教授Alex Smola和即將出任CMU教授的小網紅Zachary Lipton聯手為Gluon打造文檔!(http://gluon.mxnet.io/)

介面更簡潔

Gluon採用Keras和Numpy風格API,並且Layer可以自動判斷輸入長度。用過Chainer和Pytorch的人想必都體會過每一層都要記住前一層輸出長度的麻煩,從卷積層到全聯接層過度時長度計算更是痛苦,往往要運行一遍才知道。在Gluon里則沒有這種問題,每層只要指定輸出長度,輸入長度則可以由系統自動計算。

MXNet 0.11發布,加入動態圖介面Gluon,還有兩位CMU教授的親筆教程

速度更快

深度學習框架大體分為兩類:以TensorFlow,caffe2為代表的靜態圖(Symbolic)框架和以Chainer,Pytorch為代表的動態圖(Imperative)框架。靜態圖的優勢在於速度快,省內存,便於線上部署。而動態圖框架的優勢是靈活,易用,debug方便,特別是在自然語言處理和增強學習等領域,比起靜態圖框架有顯著優勢。

Gluon同時支持靈活的動態圖和高效的靜態圖,讓你在享受動態編程的靈活易用的同時最小化性能的損失。而Gluon的HybridBlock和hybridize介面讓你可以在靜態動態間一鍵切換。0.11版Gluon比0.20版Pytorch快10%以上,在未來的一兩個月我們會加入更多優化,再提高10%以上的性能。

MXNet 0.11發布,加入動態圖介面Gluon,還有兩位CMU教授的親筆教程

即是文檔,又是教材

深度學習的教材和樣例雖多,但是教材往往重理論輕實踐,而樣例重實踐卻不系統。為了填補理論和實踐之間的空白,並一舉解決MXNet文檔不全的弱項,我們特邀兩位CMU教授Alex Smola和Zachary Lipton為Gluon撰寫一部兼顧深度學習理論,動手編程,和實戰應用的 文檔+教材(https://github.com/zackchase/mxnet-the-straight-dope)

Gluon教程包括深度學習理論講解和代碼實踐。前五章每個例子都包括了兩個版本。從零開始(from scratch)版本深入講解所有細節,Gluon版本則著重演示高級封裝的靈活高效。建議剛開始接觸深度學習的同學從頭開始順序閱讀,而已經有一定經驗的同學可以跳過基礎教程只看Gluon版。這套教程現在在Github上公開寫作,共計劃18章,已經完成了前五章。印刷出版和中文翻譯也在計劃中。我們保證每天更新,絕不棄坑,歡迎大家試讀,也歡迎參與創作!

Gluon與其他框架的對比

Tensorflow:Gluon同時支持靜態圖和動態圖,在靈活性和速度上都有優勢。但由於Gluon剛剛面市,在成熟度和線上部署方便還有不足。總的來說在做深度學習研究的同學不妨一試。

Pytorch:Gluon與Pytorch的相似度很高,而Gluon獨特的靜、動態圖混合功能可以在不犧牲靈活性的前提下提高性能。如果你喜歡pytorch的簡單易用又在乎性能,那麼強烈建議你試一試Gluon。

鏈接

  • Apache MXNet官方網站:https://mxnet.incubator.apache.org/

  • 0.11 新特性:https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases

  • 安裝指南: https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/get_started/install.html

  • Gluon教程: http://gluon.mxnet.io/

  • Gluon講座PPT: https://github.com/zackchase/mxnet-slides/blob/master/kdd-mxnet-slides.pdf

  • Gluon深度學習樣例: https://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/master/example/gluon

本文來自知乎,作者解浚源授權新智元轉載發布。

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