李沐团队新作Gluon，复现CV经典模型到BERT，简单好用 | 强烈推荐

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责编 | Jane

出品 | AI科技大本营（公众号id：rgznai100）

【导语】上周，李沐老师公布 GluonNLP0.6 版本，借助 Apache MXNet，大家可以尝试在 Gluon 中复现 BERT 了。TensorFlow 和 PyTorch 两大框架一直是大多数人关注的焦点，即使 MXNet 在 2017 年加入动态图接口 Gluon 后，也一直没有成为大家的首选，而这次把“可复现的 BERT 模型带到我们身边”的 GluonNLP0.6 是否好用？这个周末，就和营长一起尝试下 MXNet 框架的 Gluon，除了 TF 和 PyTorch，它值得你一试。

前言

据官方介绍，MXNet 是一款轻量、灵活的深度学习框架。MXNet 0.11 版本发布时加入动态图接口Gluon，李沐老师称其为“可以一次性解决产品和研究的需求”。从特点分析，Gluon 可以同时支持静态图和动态图，不仅学习了 Keras、Chainer 和 PyTorch 的优点，接口更简单，支持动态图，并且比静态图更灵活、简单。

（Gluon 发布时，特征总结图）       

推荐理由

也许现在大家在研究和工作中，仍然主要使用 TF 和 PyTorch，但是经过营长尝试，Gluon 还是非常值得大家学习的，尤其是对于初学者，非常容易上手！对于研究者来说，Gluon已经支持很多经典、重要的模型，在加上 其教程非常易读，所以在大家的研究中也值得一试。此外，Gluon 的部署也很容易，如果模型已经达到你的需求，也可以尝试用于业务需求中。

边练边学

从 2017 年 7 月 Gluon 发布到现在，Gluon 不断增加、完善各类模型组成的 CV 和 NLP 工具包。截止目前，GluonCV 工具包已经更新到 v0.3，GluonNLP 工具包已经更新到 v0.6，也是刚刚发布的这个版本，已经复现 BERT。接下来，营长将与大家分享一下自己在 Gluon 上的初体验，有营长成功迈出的第一步，相信大家也可以用得顺利，玩得愉快。

一、安装 MXNet

1、先从安装 MXNet 开始，安装方法非常简单。一句 pip 命令行就可以搞定。

2、练习  MXNet 中内置的 NDArray，支持了很多函数和功能。

就像学习 Numpy 一样，要想深度掌握 NDArray，还需要大家多花一些时间去学习，发现他们之间的区别。

安装方法与详细教程：

https://gluon.mxnet.io/

大家都知道李沐老师在 UC 开了新课程，还有配套中文教材，理论与动手结合，简直就是小白华丽变身为专业的首选。

https://zh.d2l.ai

接下来营长还继续尝试了 Gluon 的 CV 和 NLP 两个工具包。经过团队很多人的努力与贡献，工具包在不断丰富和完善。真的是要感谢李沐老师和其整个团队~

团队的主要 contributors：

（受篇幅大小局限，截图部分只显示了 CV Top3，NLP Top6）

全部 contributors：

https://github.com/dmlc/gluon-cv/graphs/contributors

https://github.com/dmlc/gluon-nlp/graphs/contributors

内容贡献：

李沐，最近在知乎上为大家介绍了可复现的 BERT 的 GluonNLP 0.6

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59809338

解浚源（Eric），在其知乎文章中为大家详细介绍了 GluonCV0.3

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46946101

二、初尝 GluonCV--GluonCV 0.3：超越经典

暂不说  CV 工具包的功能、性能等方面，使用简单是小白营长的第一感受！通过文档教程，分分钟上手。目前最新的 v0.3 版本已经成为“超越经典”的 CV库，不仅复现，还能超越原作，甚至对一些模型的改动结果在提升准确度的同时，速度也得到了很大的提升。改版了 Model Zoo 页面，交互式地对比各模型预测精度与性能，改进模型部署能力。

1、可以支持的模型与应用主要有：

上 GluonCV 文档：

https://gluon-cv.mxnet.io/index.html

2、新交互式 Model Zoo 页面，在页面中可以根据你查看的标准进行放大或缩小：

3、模型与性能上，已经增加或改进的有：

• 新模型：YOLO v3、Mask-RCNN、DeepLabV3、

• 新性能：性能优化的模型有 Faster-RCNN、图像识别的 ResNet-50 和 ResNet-101、语义分割任务的 PSPNet 预训练模型，

      （来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46946101）

• 新应用：行人重识别、GAN。

• 新功能：部署。

除了满足研究的需求，在项目中有需求的小伙伴们一样可以使用。通过 GluonCV 中提供的功能，你可以快速上线，如果这些模型的效果已经达到了业务要求，你还可以省去训练步骤直接应用。

介绍了这么多，是不是真的好使？营长依旧为大家亲测~同样一行代码就让你轻松上手 GluonCV。

安装完以后，接下来也不用担心会不知所措。用 Demo 趁热打铁，而且还很简单，不信你可以往下看~

（模型准备上线中，营长已下线）

可能接下来都不是营长写文章的时间，而是写代码的时间了，别阻止营长，简单到飞起，根本停不下来~

而且各位大佬们简直太 nice 了，完整代码都给准备好了，你还不学吗？

在 Tutorials 页面，还有更多哦~

三、下一步——GluonNLP 0.6：送你复现的 BERT

       （来源：李沐老师的知乎）

据李沐老师在文章中的介绍：

这次的复现，团体从头开始对 BERT 进行了预训练，训练中的语料库使用了包含 20 亿词（除去图片和表格）的英文维基百科，以及去重后包含 5 亿 7950 万词汇的书籍。在混合精度训练以及梯度累加的条件下，8 块 Volta V100 GPU 使用了 6.5 天将 BERT 基本版模型训练好，并在验证集上得到了如下结果：

（来源：李沐老师的知乎）

看了更多 GluonNLP 复现了的结果，是不是忍不住要去调戏一下 GluonNLP，营长也要去安装一下了。

教程请戳下面

https://gluon-nlp.mxnet.io/install.html

发布文档：

https://github.com/dmlc/gluon-nlp/releases

除了要安装 GluonNLP，还需要安装 Master Branch。别说了，营长安装好了，还得继续研究，你要不要加入？

后续还需要大家进行深度研究与使用，里面除了详细、易读的教程外，还有每个 API Reference，满足大家对源码研究与使用的需求~

就像在文章开头说的，也许大家现在在学习研究和工作中可能还是以 TF 和 PyTorch 为主，但是想要换个口味，小白快速上手，Gluon 是一个好选择！也欢迎大家加入我们的讨论，与大家一起交流、反馈使用感受！

--【完】--

（本文为 AI科技大本营原创文章，转载请微信联系 1092722531）

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