輕量級，便攜式，靈活的分布式/移動深度學習，具有動态，突變感覺的資料流 Dep 排程程式;
适用于Python，R，Julia，Scala，Go，Javascript等，詳情請參考：
https://mxnet.apache.org GitHub位址： https://github.com/apache/incubator-mxnet
Apache MXNet（孵化）是一個深度學習架構，旨在提高效率和靈活性。它允許您混合符号和指令式程式設計，以最大限度地提高效率和生産力。MXNet的核心是一個動态依賴排程程式，可以動态地自動并行化符号和指令操作。最重要的圖形優化層使符号執行更快，記憶體效率更高。MXNet便攜且輕巧，可有效擴充到多個GPU和多台機器。
MXNet也不僅僅是一個深度學習項目。它還是用于建構深度學習系統的藍圖和指南的集合，以及針對黑客的DL系統的有趣見解。
特性
靈活的程式設計模型：支援指令式和符号式程式設計模型以最大化效率和性能。
從雲端到用戶端可移植：可運作于多CPU、多GPU、叢集、伺服器、工作站甚至移動智能手機。
多語言支援：支援七種主流程式設計語言，包括C++、Python、R、Scala、Julia、Matlab和JavaScript。事實上，它是唯一支援所有 R 函數的構架。
本地分布式訓練：支援在多CPU/GPU裝置上的分布式訓練，使其可充分利用雲計算的規模優勢。
性能優化：使用一個優化的C++後端引擎并行I/O和計算，無論使用哪種語言都能達到最佳性能。
雲端友好，可直接與S3，HDFS和Azure相容
架構
MXNet 的系統架構
曆史
MXNet來自
cxxnet，
minerva和
purine2的作者的合作。該項目反映了我們從過去的項目中學到的東西。MXNet結合了每個項目的各個方面，以實作靈活性，速度和記憶體效率。
番外
五大主流深度學習架構比較分析：MXNET是最好選擇（2016年）
提問
請使用
discuss.mxnet.io提問。
mxnet/issues報告錯誤。
許可證
Licensed under an
Apache-2.0license.
參考文獻
Tianqi Chen, Mu Li, Yutian Li, Min Lin, Naiyan Wang, Minjie Wang, Tianjun Xiao, Bing Xu, Chiyuan Zhang, and Zheng Zhang.
MXNet: A Flexible and Efficient Machine Learning Library for Heterogeneous Distributed Systems. In Neural Information Processing Systems, Workshop on Machine Learning Systems, 2015