MXNet 与其他深度学习 API 相比的优缺点

Question

最近决定学习MXNet，因为我需要用到的一些代码，就是用这个API写的。

但是，我想知道 MXNet 与其他深度学习库相比有哪些优点和缺点。

Answer 1

也许考虑 MXNet 的最大原因是它的高性能命令式 API。这是 MXNet 相对于其他平台的最重要优势之一。带有 autograd 的命令式 API 使构建和调试网络变得更加容易和直观。PyTorch 还支持命令式 API，但 MXNet 是唯一支持混合的平台 AFAIK，它有效地允许您将命令式模型转换为符号，以获得与符号 API 相似的性能。这是 Gluon 教程的链接，MXNet 的命令式 API：http ://gluon.mxnet.io/

鉴于您使用的是示例代码，该示例可能是使用符号 API 编写的。在许多 GPU 上训练时，您可能会注意到 MXNet 在符号 API 方面的优势。否则你不会注意到太大的不同（除了可能在某些内存使用方面）。

Tensorflow 确实比 MXNet 提前了一年，因此它拥有更大的用户群，但它只支持符号 API（命令式 API 非常新，仅用于实验），调试网络要困难得多当你遇到问题时。然而 MXNet 很快在功能上赶上了 1.0 版本，我认为 TF 中没有 MXNet 不支持的任何内容。