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MXNet1.0.0文档更新说明
作者:牛涛fd_501 | 来源:互联网 | 2023-05-17 14:22
翻译来源:点击打开链接performance增强了sparse.dot运算符的性能。MXNet现在自动设置OpenMP,以便在未设置NUM_OMP_
翻译来源:点击打开链接
performance
增强了sparse.dot运算符的性能。
MXNet现在自动设置OpenMP,以便在未设置NUM_OMP_THREADS时使用所有可用的CPU内核以最大限度地提高CPU利用率。
一元运算符和二元运算符现在可以避免在小型阵列上使用OpenMP,因为使用OpenMP实际上会损害多线程开销。
在CPU上显着提高了broadcast_add,broadcast_mul等的性能。
将批量执行添加到命令模式。
你可以用mxnet.engine.bulk来控制段的大小。
因此,混合模式下胶子的速度得到了提高,特别是在小型网络和多GPU上。
改进了Python前端对ctypes调用的速度。
New Features - Gradient Compression [Experimental]
通过压缩梯度通信来加速多GPU和分布式训练。
当训练具有大型完全连接层的网络时,这是特别有效的。
在Gluon中,这可以通过训练器中的compression_params来激活。
New Features - Support of NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) [Experimental]
使用kvstore ='nccl'(在某些情况下)在多个GPU上进行更快速的训练。
批量小时,比kvstore ='device'快得多。
使用NCCL 2.1版或更新版本时,建议将环境变量NCCL_LAUNCH_MODE设置为PARALLEL。
New Features - Advanced Indexing [General Availability]
NDArray现在支持由numpy标准指定的高级索引(slice和assign):https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/arrays.indexing.html#combining-advanced-and-basic-indexing
具有以下限制:
如果key是列表类型,则只支持整数列表。
如:key = [1,2]被支持,而不是key = [[1,2]]。
省略号(...)和np.newaxis不受支持。
布尔数组索引不受支持。
New Features - ARM / Raspberry Pi support [Experimental]
MXNet现在编译并运行在ARMv6,ARMv7,ARMv64上,包括Raspberry Pi设备.详情见:点击打开链接
New Features - NVIDIA Jetson support [Experimental]
MXNet现在编译并运行在具有GPU加速功能的NVIDIA Jetson TX2主板上。
可以通过运行 - $ pip install mxnet-jetson-tx2在Jetson板上安装python MXNet软件包。
New Features - Sparse Tensor Support [General Availability]
添加了更多的稀疏运算符:contrib.SparseEmbedding,sparse.sum和sparse.mean。
添加asscipy()更容易转换为scipy。
添加了sparse ndarrays的check_format()来检查数组格式是否有效。
Bug-fixes
修复a[-1]索引在NDArray上不起作用。
修复了轴<0时的expand_dims。
修正了一个bug,导致topk在大数组上产生不正确的结果。
提高float64数据的一元和二元运算符的数值精度。
修复了log2和log10的衍生物。
他们同样使用log。
修复了导致MXNet在fork之后挂起的错误。
请注意,由于CUDA的限制,您仍然无法在fork之后的子进程中使用GPU。
修复了在使用辅助状态时导致CustomOp失败的错误。
修复了在分布式模式下运行训练时时导致MXNet监听所有可用接口的安全漏洞。
Doc Updates
在FAQ部分添加了一个安全最佳实践文档。
修复许可证标题,包括恢复版权归属。
文档更新。
查看源代码的链接。
更多说明见:点击打开链接
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