实例介绍
【实例简介】
Apache MXNet是一个旨在提供效率与灵活性并存的深度学习框架，它允许开发者混合使用符号式和命令式编程，以最大化开发效率和生产力。MXNet内核包含一个动态依赖调度器，能够自动并行处理符号式和命令式操作。此外，MXNet轻量且可移植，能够有效扩展至多GPU和多机器。
MxNet.Sharp是一个C#绑定，涵盖了所有Imperative、Symbolic和Gluon API的易用接口。Gluon库提供了一个清晰、简洁且简单的API，使得深度学习模型的原型制作、构建和训练变得简单，同时不牺牲训练速度。
MXNet社区推出了新的NumPy接口，允许开发者在使用NumPy熟悉语法的同时，享受GPU加速计算和CPU及GPU上的异步执行带来的性能提升，以及通过MxNet.Autograd对可微分的NumPy操作进行自动微分。
通过这种方式，MXNet为.NET开发者提供了一套强大的工具，用于开发、训练和部署机器学习模型，而无需牺牲性能。
【实例截图】
【核心代码】
Apache MXNet是一个旨在提供效率与灵活性并存的深度学习框架，它允许开发者混合使用符号式和命令式编程，以最大化开发效率和生产力。MXNet内核包含一个动态依赖调度器，能够自动并行处理符号式和命令式操作。此外，MXNet轻量且可移植，能够有效扩展至多GPU和多机器。
MxNet.Sharp是一个C#绑定，涵盖了所有Imperative、Symbolic和Gluon API的易用接口。Gluon库提供了一个清晰、简洁且简单的API，使得深度学习模型的原型制作、构建和训练变得简单，同时不牺牲训练速度。
MXNet社区推出了新的NumPy接口，允许开发者在使用NumPy熟悉语法的同时，享受GPU加速计算和CPU及GPU上的异步执行带来的性能提升，以及通过MxNet.Autograd对可微分的NumPy操作进行自动微分。
using MxNet;
using MxNet.Numpy;
using System;
namespace PerfTest
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var x = np.random.uniform(size: new Shape(3000, 3000));
var y = np.random.uniform(size: new Shape(3000, 3000));
var d = np.dot(x, y);
Console.WriteLine(d.shape);
}
}
}通过这种方式，MXNet为.NET开发者提供了一套强大的工具，用于开发、训练和部署机器学习模型，而无需牺牲性能。
【实例截图】
【核心代码】
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