Apache MXNet är ett ramverk för djupinlärning som möjliggör snabb modellträning genom att tillåta effektiva skalbarhetsfunktioner. Verktyget är utformat för att vara flexibelt och effektivt när det gäller att optimera och arbeta med ett brett spektrum av neurala nätverksarkitekturer. Den bakomliggande arkitekturen tillåter parallellism och distribuering på en mängd olika hårdvarukomponenter, vilket skapar en utmärkt lösning för att snabbt skala och hantera djupinlärningsprojekt.
MXNet skiljer sig från andra djupinlärningsramverk på flera sätt, men dess mest slående egenskap är dess hybrid programmeringsstil. I MXNet kan man skapa en förklararbark modell med imperativ programmering lika lätt som man kan använda symboliska programmering för att skapa en optimerad produktionsmodell. Denna unika kombination gör att forskare kan experimentellt ändra modeller on-the-fly och sedan byta till symbolism för prestanda och effektivitet när de är redo för produktion.
Apache MXNet stöder ett brett utbud av språkbindningar inklusive Python, R, Scala och C++, vilket gör det lätt för utvecklare att implementera MXNet i den teknikstack de redan använder. Dessutom är det en av de ursprungliga djupinlärningsmotorerna som är stödda av Amazon Web Services (AWS) för deras maskininlärning plattform, vilket ytterligare bevisar dess robusthet och skalbarhet.
