【新开源报道 16】AI开发者福音！微软亚马逊联合发布深度学习库 Gloun

开源最前线（ID：OpenSourceTop） 猿妹整编

来源：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/ai/introducing-gluon-an-easy-to-use-programming-interface-for-flexible-deep-learning/、开源中国等

AWS 和微软共同宣布了推出一个新的深度学习库 Gluon，帮助开发人员构建和训练自然语言网络。

深度学习库 Gluon

授权协议：Apache

开发语言：Python

操作系统：跨平台

开发厂商：微软

Github：https://github.com/freifunk-gluon/Gluon ★263

这次的 Gluon，已经不是微软和 AWS 第一次在 AI 领域的合作。今年 8 月底，亚马逊 Alexa 就和微软联手打造可用于不同场景的智能语音助手。到了 9 月，AWS 加入云计算基础设施，和微软、谷歌、IBM 结盟提供现代云管理技术。

据微软方面表示，Gluon 是一个深度学习库（接口），它是一个支持符号式和命令式编程的 API，在创造深度学习模型的过程中能极大的简化进程，而不会使训练速度减慢，为开发者提供的高级 KPI 能让他们交替运行不同的深度学习库。

Gluon 用于构建神经网络，很简洁，是一个动态的高级深度学习库（接口），在使用 MXNet 和 CNTK 时都可以调用它，微软 Azure 的所有服务、工具和基础结构也将全面支持 Gluon。Gluon 为开发者提供的接口非常好用，它支持高度可扩展的训练，能高效的评估模型。

对于经验老道的研究人员来说，在发挥 Gluon 的优势时完全不会牺牲灵活性。对于一些公司、数据科学家和开发者来说，Gluon 支持一些高级 API 和预建/模块化的构件，很简洁，并且非常适用于深度学习。

Gluon 特性

代码简单，易于理解：在Gluon中，你可以使用简单、清晰、简洁的代码来定义神经网络。你可以得到一套完整的即插即用的神经网络构建块，包括预定义的层、优化器和初始化器。

灵活，命令式结构：不需要严格定义神经网络模型，而是将训练算法和模型更紧密地结合起来，开发灵活

动态图：Gluon 可以让开发者动态的定义神经网络模型，这意味着他们可以在运行时创建模型、结构，以及使用任何 Python 原生的控制流

高性能：Gluon 所提供的这些优势对底层引擎的训练速度并没有任何影响

微软表示，Gluon 也将支持 CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）深度学习库，不过，目前谷歌不在 Gluon 支持的公司行列。

AWS 和微软发布了 Gluon 的参考规范，因此其他深度学习引擎可以与该接口集成。开始使用 Gluon 接口，请访问：https://github.com/gluon-api-Gluon-api/。

附：新开源报道汇总

《【新开源报道 6】百度开源移动端深度学习框架mobile-deep-learning（MDL）》

《【新开源报道 5】百度正式开源其 RPC 框架 brpc》

《【新开源报道 4】IBM 开源动态的应用服务器运行时环境 Open Liberty》

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