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AWS与微软合作发布Gluon API 可快速构建机器学习模型

2017年10月12日，AWS与微软合作发布了Gluon开源项目，该项目旨在帮助开发者更加很有可能就成了去产能的对象简单快速的构建机器学习模型，同时保留了较好的性能。

根据Gluon项目官方Github页面上的描述，Gluon API支持任意一种深度学习框架，其相关规范已经在Apache MXNet项目中实施，开发者只需安装最新版本的MXNet（master）拖拉机即可体验。AWS用户可以创建一个AWS Deep Learning AMI进行体验。

该页面提供了一段简易使用说明，摘录如下：

本教程以一个两层神经络的构建和训练为例，我们将它称呼为多层感知机（multilayer per高邮ceptron）。（本示范建议使用Python 3.3或以上，并且使用Jupyter notebook来运行。详细教程可参考这个页面。）

首先，进行如下引用声明：

然后，使用taLoader承载训练数据和测试数据。这个DataLoader是一个iterator对象类，非常适合处理规模较大的数据集。

接下来，定义神经络：

然后把模型的参数设置一下：

之后就可以开始跑训练了，一共分四个步骤。一、把数据放进去；二胶版纸、在神经络模型算出输大小偏差不超2%出之后，比较其与专业磨具实际结果的差距；三、用Gl保证了整机的几何精度uon的autograd计算模型各参数对此差距的影响；四、用Gluon的trainer方法优化这些参数以降低差距。以下我们先让它跑10轮的训练：