混合前端
在 Gluon 的命令式即时模式与符号模式之间平滑切换，兼顾开发灵活性与运行速度。
Apache MXNet
灵活高效的深度学习库Apache MXNet 是面向研究原型和生产应用的开源深度学习框架，提供灵活的开发方式、可扩展的训练能力以及围绕计算机视觉、自然语言处理和时间序列建模的工具与库。
- 8
- 支持的语言绑定数量
- 4
- 页面列出的生态项目
- 1.9.1
- 页面提供的稳定版本入口
从模型开发到分布式训练
通过混合前端、分布式训练支持和多语言绑定，覆盖深度学习研究与生产开发中的常见需求。
分布式训练
通过双参数服务器和 Horovod 支持可扩展的分布式训练与性能优化，面向研究和生产场景。
多语言绑定
深度集成 Python，并支持 Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R 和 Perl。
工具与库生态
提供面向计算机视觉、自然语言处理和时间序列等场景的工具与扩展库。
公开项目动态
页面注明 Apache MXNet 项目已退休，并提供 Apache Attic 项目页面作为相关信息入口。
Apache MXNet 项目已退休
公开页面明确说明该项目已退休，并引导用户前往 Apache Attic 页面了解详情。
配套工具、教程与社区
可从官方文档、生态项目、代码仓库和社区入口了解 MXNet 及其相关工具。
从这里开始使用Apache MXNet。
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