对于一个优秀的深度学习系统,或者更广来说优秀的科学计算系统,最重要的编程接口的设计。他们都采用将一个领域特定语言(domain specific language)嵌入到一个主语言中。例如numpy将矩阵运算嵌入到python中。这类嵌入一般分为两种:

  • 其中一种嵌入的较浅,其中每个语句都按原来的意思执行,且通常采用命令式编程(imperative programming),其中numpy和Torch就是属于这种。

  • 而另一种则用一种深的嵌入方式,提供一整套针对具体应用的迷你语言。这一种通常使用声明式语言(declarative programing),既用户只需要声明要做什么,而具体执行则由系统完成。这类系统包括Caffe,theano和刚公布的TensorFlow。

与它们不同的是,MXNet尝试将两种模式无缝的结合起来。在命令式编程上MXNet提供张量运算,而声明式编程中MXNet支持符号表达式。用户可以自由的混合它们来快速实现自己的想法。

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