MXNet 0.11發佈，加入動態圖接口Gluon，還有兩位CMU教授的親筆教程

做者 | 解浚源

通過3個月的開發，MXNet 0.11版發佈啦！0.11是MXNet正式加入Apache之後的第一個版本，官方網站搬到了Apache的服務器（注意：要在最上方Version處選擇master才能看到包含Gluon的最新文檔）。

MXNet 0.11源碼地址

https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases

MXNet 0.11官方網站

https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/

此次最大的改進是加入了動態圖接口Gluon。Gluon學習了Keras，Chainer，和Pytorch的優勢，並加以改進。接口更簡單，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，並行效率高的優勢，並支持靜、動態圖混用，比Pytorch更快。

同時爲了完全解決MXNet文檔不全的弱點，咱們還特意邀請了前CMU知名教授Alex Smola和即將出任CMU教授的小網紅Zachary Lipton聯手爲Gluon打造文檔(http://gluon.mxnet.io/)！

接口更簡潔

Gluon採用Keras和Numpy風格API，而且Layer能夠自動判斷輸入長度。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分時長度計算更是痛苦，每每要運行一遍才知道。在Gluon裏則沒有這種問題，每層只要指定輸出長度，輸入長度則能夠由系統自動計算。

速度更快

深度學習框架大致分爲兩類：以TensorFlow，caffe2爲表明的靜態圖(Symbolic)框架和以Chainer，Pytorch爲表明的動態圖(Imperative)框架。靜態圖的優點在於速度快，省內存，便於線上部署。而動態圖框架的優點是靈活，易用，debug方便，特別是在天然語言處理和加強學習等領域，比起靜態圖框架有顯著優點。

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接口讓你能夠在靜態動態間一鍵切換。0.11版Gluon比0.20版Pytorch快10%以上，在將來的一兩個月咱們會加入更多優化，再提升10%以上的性能。

便是文檔，又是教材

深度學習的教材和樣例雖多，可是教材每每重理論輕實踐，而樣例重實踐卻不繫統。爲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，咱們特邀兩位CMU教授Alex Smola和Zachary Lipton爲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。前五章每一個例子都包括了兩個版本。從零開始(from scratch)版本深刻講解全部細節，Gluon版本則着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窗從頭開始順序閱讀，而已經有必定經驗的同窗能夠跳過基礎教程只看Gluon版。這套教程如今在Github上公開寫做，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。咱們保證天天更新，毫不棄坑，歡迎你們試讀，也歡迎參與創做！

Gluon與其餘框架的對比

Tensorflow：Gluon同時支持靜態圖和動態圖，在靈活性和速度上都有優點。但因爲Gluon剛剛面市，在成熟度和線上部署方便還有不足。總的來講在作深度學習研究的同窗不妨一試。

Pytorch：Gluon與Pytorch的類似度很高，而Gluon獨特的靜、動態圖混合功能能夠在不犧牲靈活性的前提下提升性能。若是你喜歡pytorch的簡單易用又在意性能，那麼強烈建議你試一試Gluon。

相關連接

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

原文地址

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28648399