AI科技評論消息,繼微軟和Facebook聯手發布ONNX開源生態標準,日前,微軟和亞馬遜又達成一致,攜手發布Gluon深度學習庫。
據微軟方麵表示,Gluon是一個深度學習庫(接口),它是一個支持符號式和命令式編程的API,在創造深度學習模型的過程中能極大的簡化進程,而不會使訓練速度減慢。Gluon也將支持CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)深度學習庫。Gluon為開發者提供的高級KPI能讓他們交替運行不同的深度學習庫。
Gluon具體介紹
Gluon用於構建神經網絡,很簡潔,是一個動態的高級深度學習庫(接口),在使用MXNet和CNTK時都可以調用它,微軟Azure的所有服務、工具和基礎結構也將全麵支持Gluon。Gluon為開發者提供的接口非常好用,它支持高度可擴展的訓練,能高效的評估模型。對於經驗老道的研究人員來說,在發揮Gluon的優勢時完全不會犧牲靈活性。對於一些公司、數據科學家和開發者來說,Gluon支持一些高級API和預建/模塊化的構件,很簡潔,並且非常適用於深度學習。
Gluon的主要特征和好處
Gluon能讓開發者更簡單的學習、規定和調試深度神經網絡,也可以讓接下來的迭代和保持更加簡單,也支持開發作者快速構建和訓練神經網絡,主要的亮點如下:
符號式和命令式編程
對於高級用戶,Gluon支持很多複雜技術,如動態圖和靈活結構。目前還沒有同時支持符號式和命令式編程的其他工具包。
Hybridization
Gluon包含完全的符號化的自動微分代碼,這些代碼已經被程序執行了,也包括控製流。
Gluon通過hybridization實現這一點:靜態計算圖先被計算出來,然後在隨後的迭代中緩存和重用。計算圖也可以被導出,例如給移動設備提供服務。
規定複雜模型
Gluon自帶一個豐富的內嵌層庫,通過重用庫中預建的構件,可以大大簡化規定複雜模型架構的任務。
執行高效
Gluon支持循環和不規則張量(ragged tensors)(能批處理變長度序列),對於RNN和LSTM模型具有空前的效率。
支持稀疏數據
Gluon提供對稀疏和量化數據及操作的全麵支持,可以用於計算和通信。稀疏性在NLP領域的深度神經網絡中非常常見,而量化對於運行時性能評估至關重要。
先進的調度
雖然在單個GPU上進行調度很容易,但在多個GPU上操作要複雜得多。通過MXNet或CNTK後端,Gluon在符號式和命令式模式下都提供自動分配。
總結
利用Gluon,開發者將能使用他們最喜歡的高級編程模型、工具和平台,更快地傳遞一些新的、令人興奮的創新AI觀念。Gluon將和ONNX(能支持用戶用標準格式創造和保存AI模型)一起,創造一個全新的開放AI生態。期待大家利用這些工具帶來更多更好的想法。
關於ONNX,可以參見 AI科技評論此前報導:Facebook、微軟聯合推出 ONNX 標準,號稱要解決開發框架碎片化。
目前在MXNet上已經可以使用Gluon接口了,可以在GitHub上查看詳情,地址為:
https://github.com/gluon-api/gluon-api/
via:microsoft官網
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