華盛頓州西雅圖和雷德蒙德--今天，Amazon.com 旗下公司（納斯達克股票代碼：AMZN）和微軟公司（納斯達克股票代碼：MSFT）宣布推出一個新的深度學習庫，稱為 Gluon，它允許所有技能水平的開發人員為云、邊緣設備和移動應用程序制作原型、構建、訓練和部署復雜的機器學習模型。 Gluon 接口目前可與 Apache MXNet 配合使用，并將在即將發布的版本中支持 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。借助 Gluon 接口，開發人員可以使用簡單的 Python API 和一系列預構建、優化的神經網絡組件來構建機器學習模型。這使得所有技能水平的開發人員都可以更輕松地使用簡單、簡潔的代碼構建神經網絡，而不會犧牲性能。 AWS 和 Microsoft 發布了 Gluon 的參考規范，因此其他深度學習引擎可以與該接口集成。要開始使用 Gluon 界面，請訪問： 。

開發人員使用三個組件構建神經網絡：訓練數據、模型和算法。該算法訓練模型以理解數據中的模式。由于數據量大，模型和算法復雜，訓練一個模型往往需要幾天甚至幾周的時間。 Apache MXNet、Microsoft Cognitive Toolkit 和 TensorFlow 等深度學習引擎已經出現，以幫助優化和加速訓練過程。但是，這些引擎要求開發人員使用難以更改的冗長復雜代碼預先定義模型和算法。其他深度學習工具使模型構建更容易，但這種簡單性可能以降低訓練性能為代價。

Gluon 接口為開發人員提供了兩全其美的優勢——簡潔、易于理解的編程接口，使開發人員能夠快速原型化和試驗神經網絡模型，以及對底層引擎速度影響最小的訓練方法。開發人員可以使用 Gluon 接口動態創建神經網絡，并動態更改其大小和形狀。此外，由于 Gluon 接口將訓練算法和神經網絡模型結合在一起，開發人員可以一步一步地進行模型訓練。這意味著調試、更新和重用神經網絡要容易得多。

"機器學習的潛力只有在所有開發人員都可以訪問的情況下才能實現。今天的現實是，構建和訓練機器學習模型需要大量繁重的工作和專業知識，”亞馬遜人工智能副總裁 Swami Sivasubramanian 說。 “我們創建了 Gluon 界面，因此構建神經網絡和訓練模型就像構建應用程序一樣簡單。我們期待與微軟合作，繼續為有興趣讓機器學習更易于使用的開發人員改進 Gluon 界面。”

“我們認為，對于整個行業來說，共同努力并匯集資源以構建造福更廣泛社區的技術非常重要，”微軟人工智能和研究公司副總裁 Eric Boyd 說。 “這就是微軟與 AWS 合作創建 Gluon 接口并啟用開放式 AI 生態系統的原因，開發人員可以在其中自由選擇。機器學習有能力改變我們工作、互動和交流的方式。為了實現這一點，我們需要將正確的工具放在正確的人手中，而 Gluon 界面就是朝著這個方向邁出的一步。”

" FINRA 正在使用深度學習工具來處理我們在數據湖中收集的大量數據，”FINRA 高級副總裁兼首席技術官 Saman Michael Far 說。“我們對新的 Gluon 接口感到興奮，它可以更輕松地利用 Apache MXNet 的功能，這是一個開源框架，符合 FINRA 采用開源和云進行大數據機器學習的戰略。”

"我很少看到軟件工程抽象原理和數值機器學習能很好地結合在一起——而在教程中看起來不錯的東西可能是數百行代碼，”卡內基梅隆大學計算機科學學院院長 Andrew Moore 說。 “我真的很欣賞 Gluon 接口如何能夠將代碼復雜性保持在與概念相同的水平；這是機器學習社區的一個受歡迎的補充。”

“我們認為 Gluon 界面將成為我們機器學習工具包的重要補充，因為它使機器學習模型的原型制作變得容易，”DOCOMO Innovations 高級研究工程師 Takero Ibuki 說。 “這個界面提供的效率和靈活性將使我們的團隊更加敏捷，并以過去需要大量時間投資的方式進行試驗。”

Gluon 接口是開源的，今天在 Apache MXNet 0.11 中可用，并在即將發布的版本中支持 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。開發人員可以通過訪問以下網址查看適用于初學者和專家的教程，了解如何開始使用 Gluon 和 MXNet：.

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