AWS 和微软宣布推出 Gluon，让深度学习可以访问 所有开发者-ESG跨境

华盛顿州西雅图和雷德蒙德--今天，Amazon.com 旗下公司（纳斯达克股票代码：AMZN）和微软公司（纳斯达克股票代码：MSFT）宣布推出一个新的深度学习库，称为 Gluon，它允许所有技能水平的开发人员为云、边缘设备和移动应用程序制作原型、构建、训练和部署复杂的机器学习模型。 Gluon 接口目前可与 Apache MXNet 配合使用，并将在即将发布的版本中支持 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。借助 Gluon 接口，开发人员可以使用简单的 Python API 和一系列预构建、优化的神经网络组件来构建机器学习模型。这使得所有技能水平的开发人员都可以更轻松地使用简单、简洁的代码构建神经网络，而不会牺牲性能。 AWS 和 Microsoft 发布了 Gluon 的参考规范，因此其他深度学习引擎可以与该接口集成。要开始使用 Gluon 界面，请访问： 。

开发人员使用三个组件构建神经网络：训练数据、模型和算法。该算法训练模型以理解数据中的模式。由于数据量大，模型和算法复杂，训练一个模型往往需要几天甚至几周的时间。 Apache MXNet、Microsoft Cognitive Toolkit 和 TensorFlow 等深度学习引擎已经出现，以帮助优化和加速训练过程。但是，这些引擎要求开发人员使用难以更改的冗长复杂代码预先定义模型和算法。其他深度学习工具使模型构建更容易，但这种简单性可能以降低训练性能为代价。

Gluon 接口为开发人员提供了两全其美的优势——简洁、易于理解的编程接口，使开发人员能够快速原型化和试验神经网络模型，以及对底层引擎速度影响最小的训练方法。开发人员可以使用 Gluon 接口动态创建神经网络，并动态更改其大小和形状。此外，由于 Gluon 接口将训练算法和神经网络模型结合在一起，开发人员可以一步一步地进行模型训练。这意味着调试、更新和重用神经网络要容易得多。

"机器学习的潜力只有在所有开发人员都可以访问的情况下才能实现。今天的现实是，构建和训练机器学习模型需要大量繁重的工作和专业知识，”亚马逊人工智能副总裁 Swami Sivasubramanian 说。 “我们创建了 Gluon 界面，因此构建神经网络和训练模型就像构建应用程序一样简单。我们期待与微软合作，继续为有兴趣让机器学习更易于使用的开发人员改进 Gluon 界面。”

“我们认为，对于整个行业来说，共同努力并汇集资源以构建造福更广泛社区的技术非常重要，”微软人工智能和研究公司副总裁 Eric Boyd 说。 “这就是微软与 AWS 合作创建 Gluon 接口并启用开放式 AI 生态系统的原因，开发人员可以在其中自由选择。机器学习有能力改变我们工作、互动和交流的方式。为了实现这一点，我们需要将正确的工具放在正确的人手中，而 Gluon 界面就是朝着这个方向迈出的一步。”

" FINRA 正在使用深度学习工具来处理我们在数据湖中收集的大量数据，”FINRA 高级副总裁兼首席技术官 Saman Michael Far 说。“我们对新的 Gluon 接口感到兴奋，它可以更轻松地利用 Apache MXNet 的功能，这是一个开源框架，符合 FINRA 采用开源和云进行大数据机器学习的战略。”

"我很少看到软件工程抽象原理和数值机器学习能很好地结合在一起——而在教程中看起来不错的东西可能是数百行代码，”卡内基梅隆大学计算机科学学院院长 Andrew Moore 说。 “我真的很欣赏 Gluon 接口如何能够将代码复杂性保持在与概念相同的水平；这是机器学习社区的一个受欢迎的补充。”

“我们认为 Gluon 界面将成为我们机器学习工具包的重要补充，因为它使机器学习模型的原型制作变得容易，”DOCOMO Innovations 高级研究工程师 Takero Ibuki 说。 “这个界面提供的效率和灵活性将使我们的团队更加敏捷，并以过去需要大量时间投资的方式进行试验。”

Gluon 接口是开源的，今天在 Apache MXNet 0.11 中可用，并在即将发布的版本中支持 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。开发人员可以通过访问以下网址查看适用于初学者和专家的教程，了解如何开始使用 Gluon 和 MXNet：.

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