MXNet : tout savoir sur le framework de deep learning

Développé par Apache, MXnet est un framework de deep learning en Python. Il permet essentiellement de générer un réseau de neurones profond, puis de réaliser son déploiement. Cet outil sert à développer des systèmes d'intelligence artificielle évolutifs et flexibles.

MXNet, c’est quoi ?

Disponible en open source, MXNet est un framework de deep learning Python dont les composants logiciels sont exploités pour créer et déployer un réseau de neurones profond. Son utilité tient alors au développement d’une intelligence artificielle de type deep learning, avec une structure évolutive.

Comment télécharger MXNet sur GitHub ?

GitHub permet de télécharger MXNet. Pour ce faire, il faut se rendre sur le site GitHub, puis sur la <a href="https://github.com/apache" target="_blank">page d’Apache</a>. Après avoir lancé une recherche, il est possible de <a href="https://github.com/apache/incubator-mxnet" target="_blank">sélectionner différents modules</a> ou de privilégier une <a href="https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases" target="_blank">version spécifique</a>.

Comment installer MXNet avec pip ou Conda ?

Pour installer MXNet, on peut passer par un système écrit en langage Python. Le gestionnaire de packages Conda est compatible avec différents environnements d’exploitation, dont Windows, macOS et Linux. Après avoir <a href="https://anaconda.org/anaconda/mxnet" target="_blank">téléchargé le fichier</a>, l’installation nécessite d’entrer la ligne de code suivante : "conda install -c anaconda mxnet". Le principe pour pip reste similaire. Il suffit de sélectionner le package correspondant à la <a href="https://pypi.org/project/mxnet/" target="_blank">version MXNet souhaitée</a>, de lancer la procédure, puis d’entrer le code : "pip install mxnet".

Comment utiliser les GPU avec MXNet ?

La génération d’un réseau de neurones profond privilégie les GPU aux processeurs pour augmenter la puissance de calcul. Afin d’utiliser MXNet dans de bonnes conditions, il est essentiel de vérifier la compatibilité du GPU et de disposer de la version adaptée du framework de deep learning.

Qu’est-ce que Gluon et Symbol dans MXNet ?

Gluon est une bibliothèque intégrée à MXNet pour se lancer dans le deep learning à partir d’un appareil mobile, d’un périphérique ou du cloud, afin de créer des prototypes, des réseaux convolutifs ou des régressions linéaires. Quant à Symbol, il s’agit d’une interface de programmation d’application (ou API) dédiée aux graphiques. Les fonctions de prétraitement sont optimisées avec une gestion des ressources moindre.

MXNet vs PyTorch, quelle différence ?

MXNet et PyTorch sont similaires en matière de développement IA. Toutefois, PyTorch se distingue par sa bibliothèque performante, ses graphiques simplifiés et sa rapidité. MXNet propose un système évolutif et flexible particulièrement adapté au deep learning, permettant d’améliorer la vitesse de traitement de manière considérable.

MXNet vs TensorFlow : quelle différence ?

TensorFlow est uniquement compatible avec Python, tandis que MXNet prend en charge d’autres langages de programmation, comme JavaScript, Matlab et Scala. MXNet fonctionne à partir du réseau ResNet-56. TensorFlow se sert d’AlexNet. Le nombre de liaisons linguistiques varie également. MXNet en possède davantage, ce qui le rend plus rapide et réactif que TensorFlow.