MXNet Get Started

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MXNet Get Started (翻訳/解説)
翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
日時 : 02/15/2017

* 本ページは、MXNet 本家サイトの Get Started を翻訳した上で適宜、補足説明したものです：
    http://mxnet.io/get_started/index.html

MXNet: スケーラブルな深層学習フレームワーク

MXNet はオープンソースの深層学習フレームワークです。クラウドインフラからモバイル・デバイスまで、多様なデバイス上で深層ニューラルネットワークを定義し、トレーニングし、そしてデプロイすることを可能にします。高度にスケーラブルで、高速なモデル・トレーニングを可能にし、そして柔軟なプログラミングモデルと複数言語をサポートします。MXNet は効率性と生産性の両者を最大化するために記号型と命令型プログラミングのフレーバーをミックスすることを可能にします。MXNet は、記号型と命令型の演算の両者を自動的に並列化する（ために飛び回る）、動的 dependency スケジューラ (dynamic dependency scheduler) 上に構築されます。その上のグラフ最適化は記号型の実行を高速にしメモリを効率化します。MXNet ライブラリはポータブルでライトウェイトで、それは複数の GPU と複数のマシンにスケールします。

セットアップとインストール

MXNet を Amazon Linux, Ubuntu/Debian, OS X, そして Windows オペレーティング・システム上で動作します。MXNet は Docker や AWS のようなクラウド上で実行されます。MXNet はまた、Raspbian が動作する Raspberry Pi のような組み込みデバイス上でも実行されます。MXNet は現在 Python、R、Julia そして Scala 言語をサポートします。

MXNet を使い始める

MXNet と言語パッケージのインストールが完了する間、インストールが成功しているか検証するために次のコードを実行できます。

Julia

julia> using MXNet

julia> a = mx.ones((2,3), mx.gpu())
mx.NDArray{Float32}(2,3)

julia> Array{Float32}(a * 2)
2×3 Array{Float32,2}:
 2.0  2.0  2.0
 2.0  2.0  2.0

Python
Python I/F は numpy.NDArray と類似です :

>>> import mxnet as mx
>>> a = mx.nd.ones((2, 3), mx.gpu())
>>> print ((a * 2).asnumpy())
[[ 2.  2.  2.]
 [ 2.  2.  2.]]

推奨チュートリアル

 

以上