Introduction

Apache MXNet est un cadre d'application logiciel open source d'apprentissage profond utilisé pour former et déployer des réseaux de neurones profonds. Il est évolutif, permettant une formation rapide du modèle et prend en charge un modèle de programmation flexible et plusieurs langages de programmation (notamment C++, Python, Java, Julia, MATLAB, JavaScript, Go, R, Scala, Perl). La bibliothèque d'Apache MXNet est portable et peut s'adapter à plusieurs GPU ainsi qu'à plusieurs machines. Il a été co-développé par Carlos Guestrin de l'Université de Washington (avec GraphLab).

Un API Python d'abord

Apache MXNet fournit une API Python complète et flexible pour servir une large communauté de développeurs avec différents niveaux d'expérience et des exigences très variées. Les efforts actuels se concentrent sur l'API Gluon. Gluon fournit une API claire, concise et simple pour l'apprentissage en profondeur. Il facilite le prototype, la création et la formation de modèles d'apprentissage profond sans sacrifier la vitesse de formation.

Vous pouvez consulter le riche écosystème construit autour d'Apache MXNet Gluon, notamment D2L.ai, GluonCV, GluonNLP et GluonTS.