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Apache MXNet是一個開源深度學習軟體框架，用於訓練及部署深度神經網路。MXNet具有可延伸性，允許快速模型訓練，並支援靈活的編程模型和多種程式語言（包括C++、Python、Java、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl和Wolfram語言）。
MXNet庫可以擴充到多GPU[2]和多台機器，並可移植。MXNet由公共雲提供商亞馬遜雲端運算服務（AWS）[3]和Microsoft Azure[4]支援。亞馬遜把MXNet選為AWS的首選深度學習框架[5][6]。目前，MXNet受到英特爾、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、華盛頓大學和香港科技大學等研究機構的支援[7]。
Apache MXNet是一個極簡、靈活、可延伸的深度學習框架，支援深度學習模型，包括卷積神經網路（CNN）和長短期記憶網路（LSTM）。
MXNet分布於動態雲基礎架構上，使用分散式參數伺服器（基於卡內基·梅隆大學、百度和Google[8]），並且可以使用多GPU或多CPU實現近乎線性的擴充。
MXNet支援命令式和符號式編程，讓使用指令式程式設計的開發者可以更輕鬆地上手深度學習，還可以更容易地跟蹤、除錯、儲存斷點，修改學習率等超參數或執行早停。
MXNet支援C++用於最佳化後端，以獲得大部分可用的GPU或CPU，以及支援Python、R語言、Scala、Julia、Perl、MATLAB和JavaScript，用於為開發人員提供簡單的前端。
MXNet支援將受過訓練的模型高效部署到低階裝置，例如行動裝置（使用Amalgamation[9]）、物聯網裝置（使用AWS Greengrass）、無伺服器計算（使用AWS Lambda）或容器。這些低階環境只有效能較弱的CPU或有限的主記憶體（RAM），並且應能使用在更高端環境（如基於GPU的叢集）上訓練的模型。
- 深度學習軟體比較
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